Sobald Roboter die kontrollierte Laborumgebung verlassen und in die reale Welt eintreten, begegnen sie vielfältiger Unsicherheit – von rutschigem Schlamm über nachgebende Äste bis hin zu unvorhersehbarem Gelände. Besonders kritisch wird dies beim physischen Kontakt: Im einen Moment übt der Roboter große Kräfte aus, im nächsten verliert er jeglichen Halt.

In diesem Vortrag zeigt Prof. Aaron M. Johnson (Carnegie Mellon University / Gastprofessor an der TUM), wie Roboter lernen können, mit Unsicherheit umzugehen und diese sogar zu ihrem Vorteil zu nutzen. Beispiele reichen vom Fahren im unwegsamen Gelände bis hin zum agilen Fortbewegen durch Vegetation. Der Vortrag gibt Einblicke, wie Unsicherheit verstanden, reduziert und für die Robotik der Zukunft nutzbar gemacht werden kann.

Thema: Seminar
Zeit: 09. September 2025 | 16:00 Uhr (MEZ)
Ort: Georg-Brauchle-Ring 58, Raum M001
(Der TUM Room Finder unterstützt Sie bei der Orientierung.)

Für mehr Informationen: https://baiosphere.org/event/munich-ai-lecture-aaron-m-johnson-729/register