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Lehrveranstaltungen

Hier geht es zu den aktuellen Vorlesungsplänen des Fachbereichs!

Aktuelle Lehrveranstaltungen am ikg

Research Project: Analyse und Interpretation von GIS-Daten

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Ziel der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen Techniken und Methoden zur Analyse und Interpretation von Geodaten kennen. Sie erproben und entwickeln verschiedene Analysewerkzeuge für bestimmte Anwendungsfelder im Kontext von Forschungsprojekten. Darüber hinaus lernen und üben sie die Interpretation und Beschreibung der Ergebnisse. Durch die Einbindung in Forschungsprojekte erhalten die Studierenden auch Einblicke in Forschungsarbeiten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Aufgaben aus den folgenden Bereichen: - Analyse und Interpretation von Bewegungstrajektorien - Analyse und Interpretation von Punktwolken - Analyse und Interpretation von VGI-Daten (Volunteered Geographic Information, z.B. OSM, Twitter) - Analyse und Interpretation von Mobilitätsdaten

Projekte

Eine Auflistung möglicher Projekte am ikg findet sich hier. Außerdem ist es jederzeit möglich, mit eigenen Vorschlägen an uns heranzutreten.

Big Geospatial Data

Dozenten: Prof. Martin Werner, Fabian Bock

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Die Studierenden bekommen einen Überblick über Methoden und Infrastrukturen zum parallelen Rechnen mit sehr großen Datenmengen und über Methoden der parallelen Verarbeitung von Geoinformationen. Sie sind am Ende des Moduls in der Lage, geeignete Frameworks und Ansätze zur Umsetzung von Projekten zu bewerten und selbständig einzusetzen.

Zunächst werden unterschiedliche Methoden zur parallelen Berechnung diskutiert (z.B. Prozesse, Threads, Semaphoren, OpenMP, CUDA/GPGPU, MPI, VGAS-Systeme, Hadoop, MapReduce, NoSQL, Spark). Im Anschluss werden gängige Verfahren zum Umgang mit Ortsdaten erarbeitet. Dabei werden zusammenfassende Berechnungen (z.B. Mittelwerte, Location Entropy, KDE, Rasterisierung, Hotspot-Erkennung), Daten-Lokalität (z.B. Space Filling Curves und Geohash, Space-Time-Cubes, Clustering), Verarbeitung von Navigations- und Bewegungsdaten und weitere Themen an Beispielen diskutiert.

Einführung in GIS und Kartographie

Dozent: Frank Thiemann

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Präsentation von Geodaten. Die Studierenden können am Ende eine GIS-Software grundlegend bedienen und damit einfache räumliche Problemstellungen lösen. Sie sind in der Lage mittels kartographischer Methoden räumliche Informationen zu vermitteln.

Inhalt des Moduls

Vorlesung: Begriffe und Aufgaben von Kartographie und Geoinformationssystemen, Übersicht über Raumbezugssysteme, Übersicht über Modellierung räumlicher Objekte; Abstraktions- und Generalisierungsschritte für Datenerfassung; Methoden der räumlichen Analyse, Generalisierung, Möglichkeiten der graphischen Präsentation. Vertiefung des Vorlesungsstoffes anhand von praktischen Übungen mit einer GIS-Software (ArcGIS). 

GIS I - Datenmodellierung, Datenstrukturen

Dozenten: Udo Feuerhake, Yu Feng

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Geometrische, topologische und thematische Datenmodelle und –strukturen, Grundlagen digitaler topographischer Informationssysteme (ATKIS), Modellierung des Geländes (Digitale Geländemodelle - DGM), Geländeerfassung, Interpolations- und Approximationsalgorithmen.

GIS II - Zugriffsstrukturen & Algorithmen

Dozent: Colin Cuntzsch, Alexander Schlichting

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Raumbezogene Zugriffsstrukturen (u.a. Kd-Baum, Quadtree, R-Baum, Gridfile) für schnellen und effizienten Zugriff auf raumbezogene Datenbestände; Grundlagen der geometrischen Datenanalyse: nötige Grundfunktionalitäten und ihre Realisierung auf Vektor- oder Rasterbasis Vertiefung des Vorlesungsstoffes in den Übungen durch Programmieraufgaben in Java  

GIS III - Applications and new research directions

Dozent: Udo Feuerhake

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Aim of the lecture

In this course research topics in cartography and geoinformatics are presented. In this way, the students get acquainted with the state of the art in this domain. Further, they get in contact with current research examples of public administration and private enterprises.

Lecture content

The course presents current research topics, e.g. spatial query languages, Artificial Intelligence and Data Mining and the analysis of spatio-temporal data. These topics may vary and are adapted to current research topics of the institute. Additionally, there is an extra block included in this lecture related to the topic Geo Data Marketing, which is presented by an external lecturer of the Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN).  

GIS für die Fahrzeugnavigation

Dozenten: Claus Brenner

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Ziel der Lehrveranstaltung

Die LV dient dem Überblick über die Grundlagen von Fahrzeugnavigationssystemen. Nach dem erfolgreichen Abschluss der LV können die Studierenden die Komponenten von Fahrzeugnavigationssystemen erläutern und Algorithmen zur Routenplanung und Positionsbestimmung anwenden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die LV vermittelt den Einsatz digitaler Karten für die Navigation von Fahrzeugen. Im Einzelnen wird auf die Aufbereitung der zugrundeliegenden GIS-Daten, die Routenplanung, die Lokalisierung des Fahrzeugs sowie die Mensch-Maschine-Schnittstelle eingegangen.  

Geodätische Exkursion

Dozent: N.N.

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Ziel des Moduls

Durch die Geodätische Exkursion erhalten die Studierenden einen interessanten Einblick in berufsrelevante Einrichtungen und Institutionen. Sie soll zur Vertiefung des Bezugs zwischen Studium und Beruf dienen. Neben fachlichen Gesichtspunkten lässt die ins In- oder Ausland führende Exkursion auch Raum für den Besuch von kulturellen oder sonstigen Veranstaltungen in der jeweiligen Region.

Inhalt des Moduls

Die fünf- bis zehntägige Geodätische Exkursion findet in der Regel in der vorlesungsfreien Zeit im September/Oktober oder in der vorlesungsfreien Pfingstwoche statt. Das Exkursionsziel wird gesondert bekannt gegeben.

2017 GIH Nord-Ost-Deutschland

2016 IPI Spanien

2015 IPI Norddeutschland

2014 IfE Niederlande

2013 IfE Süddeutschland

2012 IKG Polen

2011 IKG Nord- und Ostdeutschland

2010 GIH Schweiz

2009 GIH West- und Süddeutschland

Die Geodätische Exkursion wird durch eines der vier Institute der Fachrichtung verantwortlich ausgerichtet. Die einzelnen Programmpunkte werden dabei durch die anderen Institute mit organisiert.

Praxisprojekt Topographie

Dozenten: Frank Thiemann, Malte Jan Schulze

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Ziel des Moduls

Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb von praktischen Kenntnissen der Geländeansprache und topographischen Modellierung. Ferner wird das Ergebnis der Messung in einem GIS aufbereitet und kartographisch visualisiert. Die Übungen werden in Kleingruppen durchgeführt, innerhalb derer sich die Studierenden selbst organisieren.

Inhalt des Moduls

Geländeansprache und –erfassung mittels tachymetrischer Aufnahme, Laserscanning, Erzeugung eines digitalen Geländemodells mit Hilfe eine Softwareprodukts (TASH), Überführung und Visualisierung des DGM in ein GIS, kartographische Gestaltung.  

SLAM and pathing

Dozent: Claus Brenner

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Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

SLAM for i.c.sens

Dozent: Claus Brenner

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Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

Research Project: Analyse und Interpretation von GIS-Daten

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Ziel der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen Techniken und Methoden zur Analyse und Interpretation von Geodaten kennen. Sie erproben und entwickeln verschiedene Analysewerkzeuge für bestimmte Anwendungsfelder im Kontext von Forschungsprojekten. Darüber hinaus lernen und üben sie die Interpretation und Beschreibung der Ergebnisse. Durch die Einbindung in Forschungsprojekte erhalten die Studierenden auch Einblicke in Forschungsarbeiten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Aufgaben aus den folgenden Bereichen: - Analyse und Interpretation von Bewegungstrajektorien - Analyse und Interpretation von Punktwolken - Analyse und Interpretation von VGI-Daten (Volunteered Geographic Information, z.B. OSM, Twitter) - Analyse und Interpretation von Mobilitätsdaten

Projekte

Eine Auflistung möglicher Projekte am ikg findet sich hier. Außerdem ist es jederzeit möglich, mit eigenen Vorschlägen an uns heranzutreten.

Big Geospatial Data

Dozenten: Prof. Martin Werner, Fabian Bock

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Die Studierenden bekommen einen Überblick über Methoden und Infrastrukturen zum parallelen Rechnen mit sehr großen Datenmengen und über Methoden der parallelen Verarbeitung von Geoinformationen. Sie sind am Ende des Moduls in der Lage, geeignete Frameworks und Ansätze zur Umsetzung von Projekten zu bewerten und selbständig einzusetzen.

Zunächst werden unterschiedliche Methoden zur parallelen Berechnung diskutiert (z.B. Prozesse, Threads, Semaphoren, OpenMP, CUDA/GPGPU, MPI, VGAS-Systeme, Hadoop, MapReduce, NoSQL, Spark). Im Anschluss werden gängige Verfahren zum Umgang mit Ortsdaten erarbeitet. Dabei werden zusammenfassende Berechnungen (z.B. Mittelwerte, Location Entropy, KDE, Rasterisierung, Hotspot-Erkennung), Daten-Lokalität (z.B. Space Filling Curves und Geohash, Space-Time-Cubes, Clustering), Verarbeitung von Navigations- und Bewegungsdaten und weitere Themen an Beispielen diskutiert.

Einführung in GIS und Kartographie

Dozent: Frank Thiemann

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Präsentation von Geodaten. Die Studierenden können am Ende eine GIS-Software grundlegend bedienen und damit einfache räumliche Problemstellungen lösen. Sie sind in der Lage mittels kartographischer Methoden räumliche Informationen zu vermitteln.

Inhalt des Moduls

Vorlesung: Begriffe und Aufgaben von Kartographie und Geoinformationssystemen, Übersicht über Raumbezugssysteme, Übersicht über Modellierung räumlicher Objekte; Abstraktions- und Generalisierungsschritte für Datenerfassung; Methoden der räumlichen Analyse, Generalisierung, Möglichkeiten der graphischen Präsentation. Vertiefung des Vorlesungsstoffes anhand von praktischen Übungen mit einer GIS-Software (ArcGIS). 

GIS I - Datenmodellierung, Datenstrukturen

Dozenten: Udo Feuerhake, Yu Feng

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Geometrische, topologische und thematische Datenmodelle und –strukturen, Grundlagen digitaler topographischer Informationssysteme (ATKIS), Modellierung des Geländes (Digitale Geländemodelle - DGM), Geländeerfassung, Interpolations- und Approximationsalgorithmen.

GIS II - Zugriffsstrukturen & Algorithmen

Dozent: Colin Cuntzsch, Alexander Schlichting

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Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Raumbezogene Zugriffsstrukturen (u.a. Kd-Baum, Quadtree, R-Baum, Gridfile) für schnellen und effizienten Zugriff auf raumbezogene Datenbestände; Grundlagen der geometrischen Datenanalyse: nötige Grundfunktionalitäten und ihre Realisierung auf Vektor- oder Rasterbasis Vertiefung des Vorlesungsstoffes in den Übungen durch Programmieraufgaben in Java  

GIS III - Applications and new research directions

Dozent: Udo Feuerhake

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Aim of the lecture

In this course research topics in cartography and geoinformatics are presented. In this way, the students get acquainted with the state of the art in this domain. Further, they get in contact with current research examples of public administration and private enterprises.

Lecture content

The course presents current research topics, e.g. spatial query languages, Artificial Intelligence and Data Mining and the analysis of spatio-temporal data. These topics may vary and are adapted to current research topics of the institute. Additionally, there is an extra block included in this lecture related to the topic Geo Data Marketing, which is presented by an external lecturer of the Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN).  

GIS für die Fahrzeugnavigation

Dozenten: Claus Brenner

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Ziel der Lehrveranstaltung

Die LV dient dem Überblick über die Grundlagen von Fahrzeugnavigationssystemen. Nach dem erfolgreichen Abschluss der LV können die Studierenden die Komponenten von Fahrzeugnavigationssystemen erläutern und Algorithmen zur Routenplanung und Positionsbestimmung anwenden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die LV vermittelt den Einsatz digitaler Karten für die Navigation von Fahrzeugen. Im Einzelnen wird auf die Aufbereitung der zugrundeliegenden GIS-Daten, die Routenplanung, die Lokalisierung des Fahrzeugs sowie die Mensch-Maschine-Schnittstelle eingegangen.  

Geodätische Exkursion

Dozent: N.N.

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Ziel des Moduls

Durch die Geodätische Exkursion erhalten die Studierenden einen interessanten Einblick in berufsrelevante Einrichtungen und Institutionen. Sie soll zur Vertiefung des Bezugs zwischen Studium und Beruf dienen. Neben fachlichen Gesichtspunkten lässt die ins In- oder Ausland führende Exkursion auch Raum für den Besuch von kulturellen oder sonstigen Veranstaltungen in der jeweiligen Region.

Inhalt des Moduls

Die fünf- bis zehntägige Geodätische Exkursion findet in der Regel in der vorlesungsfreien Zeit im September/Oktober oder in der vorlesungsfreien Pfingstwoche statt. Das Exkursionsziel wird gesondert bekannt gegeben.

2017 GIH Nord-Ost-Deutschland

2016 IPI Spanien

2015 IPI Norddeutschland

2014 IfE Niederlande

2013 IfE Süddeutschland

2012 IKG Polen

2011 IKG Nord- und Ostdeutschland

2010 GIH Schweiz

2009 GIH West- und Süddeutschland

Die Geodätische Exkursion wird durch eines der vier Institute der Fachrichtung verantwortlich ausgerichtet. Die einzelnen Programmpunkte werden dabei durch die anderen Institute mit organisiert.

Praxisprojekt Topographie

Dozenten: Frank Thiemann, Malte Jan Schulze

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Ziel des Moduls

Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb von praktischen Kenntnissen der Geländeansprache und topographischen Modellierung. Ferner wird das Ergebnis der Messung in einem GIS aufbereitet und kartographisch visualisiert. Die Übungen werden in Kleingruppen durchgeführt, innerhalb derer sich die Studierenden selbst organisieren.

Inhalt des Moduls

Geländeansprache und –erfassung mittels tachymetrischer Aufnahme, Laserscanning, Erzeugung eines digitalen Geländemodells mit Hilfe eine Softwareprodukts (TASH), Überführung und Visualisierung des DGM in ein GIS, kartographische Gestaltung.  

SLAM and pathing

Dozent: Claus Brenner

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Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

SLAM for i.c.sens

Dozent: Claus Brenner

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Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python.