Dieses interdisziplinäre Blockseminar behandelt Methoden zur Modellierung, Generierung und Steuerung von Bewegungen in menschlichen und Robotersystemen. Studierende erhalten Einblick in dieses interdisziplinäre Feld und lernen Grundlagen der Erfassung biologischer Bewegung, biomechanischer Simulation, Robotik und maschinellem Lernen.

Das Seminar beginnt mit der Generierung menschlicher Bewegung als Folge von Muskelkontraktion. Es behandelt, wie beobachtete Bewegungsmuster identifiziert und kategorisiert werden können. Methoden zum Lernen von Bewegungsprimitiven aus menschlichen Demonstrationen werden vorgestellt, einschließlich Ansätzen zur Reproduktion dieser Muster auf humanoiden Robotern. Das Seminar behandelt die Herausforderung der Abbildung menschlicher Bewegung auf Roboter mit unterschiedlicher Kinematik und Dynamik. Studierende lernen, wie Bewegungsprimitive den Transfer menschlicher Bewegungen auf Robotersysteme ermöglichen und deren Anwendung zur Bewegungsgenerierung in humanoiden Robotern.

Studierende arbeiten in kleinen Gruppen an kollaborativen Projekten, die die gelernten Methoden anwenden. Diese Projekte ermöglichen es den Studierenden, ihr Verständnis durch praktische Anwendung der Methoden zu vertiefen.

Lernziele:

Studierende verstehen Methoden zur Modellierung, Verarbeitung und Analyse menschlicher Bewegungen. Sie können Ansätze zur Erfassung biologischer Bewegung und biomechanischer Simulation erklären.

Studierende können Methoden zum Lernen von Bewegungsprimitiven aus menschlichen Demonstrationen beschreiben und verstehen, wie menschliche Bewegung auf Roboter mit unterschiedlicher Kinematik und Dynamik abgebildet wird. Sie können diese Methoden in neuen Kontexten anwenden.

Studierende sind mit dem DFG-Kodex "Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis" vertraut und wenden diese Leitlinien bei der Erstellung ihrer wissenschaftlichen Arbeiten erfolgreich an.

Institutions:
KIT IAR - H²T Prof. T. Asfour, University of Stuttgart, University of Tübingen 

This interdisciplinary seminar is conducted in cooperation with the University of Stuttgart and the University of Tübingen.

Competency certificate:
The assessment is carried out as an examination of another type (§ 4 Abs. 2 No. 3 SPO) and it includes a term paper and a final presentation.

Recommendations:
Programming skills in C++, Python or Matlab are recommended.
Attendance of the lectures Robotics I – Introduction to Robotics, Robotics II – Humanoid Robotics, Robotics III – Sensors and Perception in Robotics, Mechano-Informatics and Robotics and Wearable Robot Technologies is recommended.

Workload:
90 h 

• approx. 30 h attendance time
• approx. 15 h group project
• approx. 20 h literature review
• approx. 20 h written paper
• approx.   5 h preparation of video podcast