Entwicklung autonomer mobiler Systeme / Development of Autonomous Mobile Systems im Sommersemester 2026
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EN: Development of Autonomous Mobile Systems in the Summer Semester 2026
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EN:
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04_SoSe2026 -- Einstiegsseite zum Sommersemester 2026 mit Angaben zu Räumen, Zeiten und den Prüfungen der einzelnen Fächer. / Homepage for the 2026 summer semester, including information on classrooms, schedules, and exams for each course.
#1 Mo, 23.03.2026
THEMEN HEUTE
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EN:
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1. Worum geht es?
Der Stand der Technik im Bereich Autonome Mobile Systeme verändert sich sehr schnell. Darum wird ein Teil der Lehrveranstaltung seminaristisch gestaltet, um diesen Technikstand in den Fokus zu bekommen.
Zuerst wird man bei dem Thema an den Individualverkehr denken und dieser Bereich wird auch inhaltlich einen Hauptteil einnehmen. Seit den 1980er Jahren wird auf diesem Gebiet bereits auch mit Feldversuchen geforscht.
Viel früher, nämlich bereits Mitte der 1950er Jahre kamen Faherlose Transportsysteme FTS auf. Da hier die Umgebung klar definiert gestaltet werden kann, ist diese Technik bereits sehr viel weiter entwickelt und mehr etabliert, vor allem in der industriellen Fertigung, aber auch beispielsweise im Bereich der Krankenhäuser.
EN:
1. What is this course about?
The state of the art in the field of autonomous mobile systems is evolving very rapidly. For this reason, part of the course will be structured as a seminar to focus on these latest technological developments.
At first, this topic may bring to mind private transportation, and this area will indeed constitute a major part of the course content. Research in this field, including field trials, has been ongoing since the 1980s.
Much earlier, in the mid-1950s, driverless transport systems (AGVs) emerged. Since the environment can be clearly defined in this context, this technology is already much more advanced and established, particularly in industrial manufacturing, but also, for example, in the hospital sector.
83_AV/03_Umsetzung/01_FTS
Savant Automation Overview
Ein weiterer wichtiger Bereich stellt die Automatisierung der Landwirtschaft durch Einsatz autonomer Vehikel dar. Auch hier sind die Randbedingungen weniger anspruchsvoll als im Personenstraßenverkehr.
Schließlich gibt es den eher in die Zukunft weisenden Bereich der Schwarmintelligenz und der Schwarmvehikel. Hier ist die Natur Vorbild, beispielsweise in Form von Ameisenkolonien und Vogelschwärmen. Wird ein kleiner Vehikelschwarm aufgebaut, mag das im Vergleich zum Bereich Personenverkehr modellhaft und spielerisch wirken. Jedoch sind ja gerade die kleinen Dimensionen der eine Part des Konzepts und die Kooperation sehr vieler solcher Elemente der andere.
Es sollen Vehikelschwärme praktisch mit Java/Processing simuliert werden und das Verhalten der einzelnen Fahrzeuge über eine Skriptsprache (LUA) definiert werden.
EN:
Another important area is the automation of agriculture through the use of autonomous vehicles. Here, too, the operating conditions are less demanding than in passenger road traffic.
Finally, there is the more forward-looking field of swarm intelligence and swarm vehicles. Here, nature serves as a model, for example in the form of ant colonies and flocks of birds. If a small swarm of vehicles is created, it may seem modular and playful compared to the field of passenger transport. However, the small dimensions are one part of the concept, and the cooperation of a large number of such elements is the other.
Vehicle swarms are to be simulated practically using Java/Processing, and the behavior of the individual vehicles is to be defined via a scripting language (LUA).
2. Motivation -- Warum ist das wichtig?
EN: 2. Motivation -- Why is this important?
Würde der Kurs nur aus dem seminaristischen Teil bestehen, würde die Chance verpasst werden neben Wissen auch Fertigkeiten zu vermitteln. Das Zusatzthema der Schwarmvehikel bietet einerseits einen niederschwelligen Einstieg, ist aber andererseits zukunftsweisend.
3. Welche Themen werden behandelt?
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EN:
If the course consisted solely of the seminar component, we would miss the opportunity to impart not only knowledge but also practical skills. The additional topic of swarm vehicles offers, on the one hand, an accessible entry point, but is also forward-looking.
3. What topics will be covered?
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4. Welche Leistungen sollten Sie erbringen? / Organisatorisches
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in English:
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5. Einstieg
EN: 5. Introduction
Beim autonomen Individualverkehr sind die Themen vielfältig.
Ein wichtiges technisches Thema sind die verschiedenen Fahrassistenzsysteme. Es wird angestrebt, diese immer weiter zu entwickeln und immer mehr miteiander zu vernetzen, um schließlich voll autonomes Fahren realisieren zu können.
Beispiele für Fahrassistenzsysteme sind:
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EN:
There are many topics related to autonomous personal transportation.
One important technical topic is the various driver assistance systems. The goal is to continue developing these systems and to increasingly integrate them with one another, ultimately enabling fully autonomous driving.
Examples of driver assistance systems include:
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Spurhalteassistent -- https://www.youtube.com/watch?v=-9jJM3ZNKo0
Tempomat -- https://www.youtube.com/watch?v=5RWXsWtX5pk
Auf dem Weg zm vollständig autonomen Fahren hat sich eine Unterteilung in fünf Stufen etabliert:
Autonomes Fahren: Die fünf Level -- https://www.youtube.com/watch?v=-y4PFc90m8Q&t=1s
Warum ist autonomes Fahren noch nicht so weit?
Why self-driving cars have stalled | It's Complicated
Miteinander zu kombinierende Teilsysteme
Volkswagen Spurhalteassistent "Lane Assist"
Ein nicht technisches Thema im Zusammenhang mit dem autonomen Individualverkehr stellen die ethischen Herausforderungen und die daran anknüpfenden juristischen Fragen dar. Hier gibt es ein interessantes Werkzeug um das zu ergründen, die "Moralmachine" des MIT:
https://www.moralmachine.net/hl/de
Übung
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Im Bereich Schwarmintelligenz sein stellvertretend und einführend ein interessantes Experiment erwähnt, um klar zu bekommen, worum es hier geht:
Valentini, Gabriele & Brambilla, Davide & Hamann, Heiko & Dorigo, Marco. (2016). Collective Perception of Environmental Features in a Robot Swarm. 65-76. 10.1007/978-3-319-44427-7_6.
Video zu "Collective Perception of Environmental Features in a Robot Swarm" https://www.youtube.com/watch?v=0KJO4wh-SMc
Doch was geht im Inneren eines Schwarmvehikels vor? Hier hilft die Theorie der Agentensysteme, um eine Vorstellung davon zu gewinnen:
EN: But what goes on inside a swarm vehicle? The theory of agent systems can help us get an idea of this:
83_AV/02_Architekturen
Während wir uns in diesem Kurs auf die Simulation von Schwärmen beschränken, können solche Versuche auch als Hardware aufgebaut werden:
EN: While this course focuses solely on simulating swarms, such experiments can also be set up using hardware:
Bild 0-1: Schwarmvehikel, die eine Linie verfolgen können und auf das Auftauchen von Hindernissen reagieren.
https://youtu.be/YS-1RRLGtgQ -- Schwarmvehikel
Autonomes Fahren an der THB: Personenkutschfahrt
Bei näherem Interesse können sich hier Themen für Projekt- und Abschlussarbeiten ergeben.
EN: If you are interested in learning more, this may provide topics for projects and theses.
6. Hands on -- Die erste Übung
Übung 1
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Activity 1
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https://www.researchgate.net/
Nutzen Sie die Möglichkeit die richtige Zitationsweise direkt von researchgate zu kopieren.
Achten Sie auf die Güte der Artikel: Solche, die in Journalen veröffentlicht wurden, sind i.d.R. höherwertiger als solche, die auf Konferenzen präsentiert wurden. Letzteres sollte mindestens nachgewiesen sein.
Grenzen Sie bei der Suche das Themengebiet ein, indem Sie eines der folgenden Stichwörter mit verwenden und entscheiden Sie sich damit für die genaue Richtung Ihres Interesses (bitte Stichwörter mit deepL ins Englische übersetzen, falls deutsch angegeben):
Take advantage of the option to copy the correct citation format directly from ResearchGate.
Pay attention to the quality of the articles: Those published in journals are generally of higher quality than those presented at conferences. The latter should at least be documented.
Narrow down your search by including one of the following keywords and use it to specify the exact focus of your interest (please translate keywords into English using DeepL if they are in German):
https://www.deepl.com/de/translator
Stichwörter im Bereich Autonomes Fahren im Individualverkehr.
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Stichwörter im Bereich Vehikelschwärme
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in English:
Keywords in the field of autonomous driving in private transportation.
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Keywords in the field of vehicle swarms
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Aufgabe 2
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Eine konkrete Aufgabe wird sich aus den gemeinsamen Programmierversuchen ergeben.
#2 Mo, 30.03.2026
Themen heute:
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Today's topics:
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1. Einstieg in die Programmierung einer Schwarmsimulationsumgebung
EN: 1. Introduction to programming a swarm simulation environment
Wie können Sie selber sich in die Programmierung einarbeiten?:
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Links dazu:
Processing Hauptseite: https://processing.org/
LUA Referenz: https://www.lua.org/manual/5.1/de/manual.html
EN:
How can you teach yourself to program?:
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Related links:
Processing main page: https://processing.org/
LUA reference: https://www.lua.org/manual/5.5/manual.html
Vorab: Einstieg in Java/Processing und einige Anmerkungen zur Programmier-Syntax.
First things first: An introduction to Java/Processing and some notes on programming syntax.
Beginn mit der Programmierung einer Simulationsumgebung für Schwarmvehikel
83_AV/08_LUAbot
2. Übung zur Schwarm-Verhaltensprogrammierung
EN: 2. Exercise in swarm behavior programming
Nachfolgend ist das LUA-Skript dargestellt, das das Verhalten aller Schwarmvehikel im Projekt LUAbot005_LUA beschreibt:
EN: The following is the LUA script that describes the behavior of all swarm vehicles in the LUAbot005_LUA project:
function behavior( col, colwall , countdown)
v=0
w=0
if ( (col==1 or colwall==1) and countdown==0) then
countdown=20
end
if ( countdown>0 ) then
w=5
v=0
countdown = countdown - 1
else
w=0
v=10
end
return countdown*10000+v*100+20+w
end
Code 0-1: LUA Verhaltensskript in LUAbot005_LUA.
Aufgabe 0:
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Aufgabe 1:
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Aufgabe 2:
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Task 0:
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Task 1:
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Task 2:
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3. Fortsetzung: Themenfindung für den seminaristischen Teil
EN: 3. Continuation: Selecting a topic for the seminar portion
Mo, 06.04.2026 -- FEIERTAG (Ostermontag)
#3 Mo, 13.04.2026
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EN:
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Stützle, T., Dorigo, M. (2004): Ant Colony Optimization. -- https://www.researchgate.net/publication/36146886_Ant_Colony_Optimization
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Beni, Gerardo. (2004). From Swarm Intelligence to Swarm Robotics. Lecture Notes in Computer Science. 3342. 1-9. 10.1007/978-3-540-30552-1_1. https://www.researchgate.net/publication/221116455_From_Swarm_Intelligence_to_Swarm_Robotics
Valentini, Gabriele & Birattari, Mauro & Dorigo, Marco. (2013). Majority Rule with Differential Latency: An Absorbing Markov Chain to Model Consensus. Springer Proceedings in Complexity. 10.1007/978-3-319-00395-5_79. https://www.researchgate.net/publication/236214068_Majority_Rule_with_Differential_Latency_An_Absorbing_Markov_Chain_to_Model_Consensus
Ducatelle, Frederick & Pinciroli, Carlo & Gambardella, Luca Maria. (2011). Self-organized cooperation between robotic swarms. Swarm Intelligence. 5. 73-96. 10.1007/s11721-011-0053-0. https://www.researchgate.net/publication/220058897_Self-organized_cooperation_between_robotic_swarms
Sahin, Erol & Girgin, Sertan & Bayindir, Levent & Turgut, Ali. (2008). Swarm Robotics. 10.1007/978-3-540-74089-6_3. https://www.researchgate.net/publication/226173060_Swarm_Robotics
Thaker, Ruchik. (2021). An Overview of Swarm Robotics: Swarm Intelligence and Engineering Approaches for Coordinating Multi-Robot Systems. International Journal For Multidisciplinary Research. 3. 10.36948/ijfmr.2021.v03i04.29703. https://www.researchgate.net/publication/385592557_An_Overview_of_Swarm_Robotics_Swarm_Intelligence_and_Engineering_Approaches_for_Coordinating_Multi-Robot_Systems
Bandala, Argel & Dadios, Elmer & Vicerra, Ryan & Gan Lim, Laurence. (2014). Swarming Algorithm for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Quadrotors - Swarm Behavior for Aggregation, Foraging, Formation, and Tracking -. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 18. 745-751. 10.20965/jaciii.2014.p0745. https://www.researchgate.net/publication/266740038_Swarming_Algorithm_for_Unmanned_Aerial_Vehicle_UAV_Quadrotors_-_Swarm_Behavior_for_Aggregation_Foraging_Formation_and_Tracking_-
Swarnajit Chatterjee, Matthieu Mangeat, Chul-Ung Woo, Heiko Rieger and Jae Dong Noh: Flocking of two unfriendly species: The two-species Vicsek model https://www.rieger.uni-saarland.de/Paper/Chatterjee_mangeat_2022.pdf
Themen heute:
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1. Braitenberg-Fahrzeuge
Die Braitenberg-Fahrzeuge
https://de.wikipedia.org/wiki/Braitenberg-Vehikel
Die Braitenberg-Fahrzeuge -- https://www.youtube.com/watch?v=A-fxij3zM7g
zusätzlich Ameisenkolonieoptimierung / in addition ant colony optimization:
https://www.youtube.com/watch?v=u7bQomllcJw
2. Rückgabe von Integer-Arrays bei in Java eingebetteten LUA-Funktionen
EN 2. Returning integer arrays in Lua functions embedded in Java
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EN:
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http://www.luaj.org/luaj/3.0/README.html -- siehe/see "LuaValue and Varargs ... Common Functions"
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Testbeispiel / Test Example:
function MyAdd( num1, num2 )
return num1 + num2,num1,num2
end
Code 0-2: LUA Function in File test.lua
import org.luaj.vm2.*;
import org.luaj.vm2.lib.jse.*;
public void setup()
{
Globals globals = JsePlatform.standardGlobals();
//LuaValue chunk = globals.load("print 'hello, world'");
//chunk.call();
globals.get("dofile").call( LuaValue.valueOf(sketchPath()+"/test.lua"));
//call the function MyAdd with two parameters 7, and 5
LuaValue MyAdd = globals.get("MyAdd");
LuaValue retvals = MyAdd.call(LuaValue.valueOf(7), LuaValue.valueOf(5));
Varargs retvals2 = MyAdd.invoke(LuaValue.valueOf(7), LuaValue.valueOf(5));
println("Number of returned variables: "+retvals2.narg());
println("num1 + num2: "+retvals2.toint(1));
println("num1: "+retvals2.toint(2));
println("num2: "+retvals2.toint(3));
}
Code 0-3: Processing-Sketch using "MyAdd"
3. Erweiterung des Schwarmsimulators
see also: 83_AV/08_LUAbot/05_Swarmbots
Ameisenkoloniesimulation / ant colony simulation:
83_AV/08_LUAbot/06_Ants
EN 3. Expansion of the swarm simulator
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EN:
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Input-Variablen
Folgende Variablen werden der LUA-Funktion als Umwelt-Informationen übergeben:
EN: The following variables are passed to the LUA function as environment information:
| name | range | meaning |
|---|---|---|
| col | 0..1 | 1=collision with other vehicle 0=not |
| colwall | 0..1 | 1=collision with wall 0=not |
| d | 0.. | distance to next obstacle in front of vehicle in pixels. |
| dr | 0..255 | pixel color of next obstacle in front of vehicle. red part |
| dg | 0..255 | pixel color of next obstacle in front of vehicle. green part |
| db | 0..255 | pixel color of next obstacle in front of vehicle. blue part |
| pr | 0..255 | ground pixel color front edge of vehicle. red part |
| pg | 0..255 | ground pixel color front edge of vehicle. green part |
| pb | 0..255 | ground pixel color front edge of vehicle. blue part |
Tabelle 0-1: Table of all input variables of function behavior
Folgende Variablen werden von der LUA-Funktion zurück gegeben:
EN: The following variables are returned by the LUA function:
| name | range | meaning |
|---|---|---|
| v | 0..20 | translational speed in pixels per second |
| w | -20..20 | rotational speed in degree per second |
| r | 0..255 | vehicle color. red part. |
| g | 0..255 | vehicle color. green part. |
| b | 0..255 | vehicle color. blue part. |
Tabelle 0-2: Table of all output variables of function behavior
Durch das Erfassen der Pixelfarbe des nächsten Hindernisses ist prinzipiell eine Kommunikation der Fahrzeuge untereinander möglich.
LUAJ reference, especially Varargs: http://luaj.org/luaj/3.0/api/org/luaj/vm2/Varargs.html
EN: By detecting the pixel color of the next obstacle, the vehicles can, in principle, communicate with one another.
Latest swarm simulator version: LUAbot010groundcolor.zip
Corresponding sketch to generate ground picture: LUAbot010b_GROUND_PICTURE.zip
Ameisenkoloniesimulation / ant colony simulation:
83_AV/08_LUAbot/06_Ants
4. Übung mit aktueller Simulatorversion
EN 4. Exercise using the current simulator version
Aufgabe 1 on basis of LUAbot013ecosystem_CORRECTED
83_AV/08_LUAbot/06_Ants
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Make them getting more to eat.
Aufgabe 2 on basis of LUAbot013ecosystem_CORRECTED
83_AV/08_LUAbot/06_Ants
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Make them avoiding the danger zone.
Aufgabe 3 on basis of LUAbot010groundcolor
83_AV/08_LUAbot/05_Swarmbots
Make them stay together.
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EN:
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5. Festlegung weiterer Präsentationsthemen für den seminaristischen Prüfungsteil
EN 5. Selection of additional presentation topics for the seminar exam portion
Themenkomplex Autonomes Fahren
Examples from 2025:
| Nr. | Thema | Literaturbeispiel |
|---|---|---|
| 1 | Modellierung und Optimierung von Konvoifahrt | https://www.researchgate.net/publication/358185747_Autonomous_Convoying_A_Survey_on_Current_Research_and_Development |
| 2 | Sensor-Fusion | https://www.researchgate.net/publication/349498440_Sensor_and_Sensor_Fusion_Technology_in_Autonomous_Vehicles_A_Review |
| 3 | Agenten basierte Simulation von autonomem Fahren | https://www.researchgate.net/publication/340905479_Agent-Based_Simulation_of_Autonomous_Vehicles_A_Systematic_Literature_Review |
| 4 | Juristische Implikationen bei fahrerlosen mobilen Systemen | https://www.researchgate.net/publication/386345054_Self-Driving_Cars_Legal_Challenges_and_Criminal_Law_Implications |
Tabelle 0-3: Themenkomplex Autonomes Fahren
Themenkomplex Schwarmverhalten
| Nr. | Thema | Literaturbeispiel |
|---|---|---|
| 5 | Fahrbahnplanung mittels Ameisen-Methode | https://www.researchgate.net/publication/224177889_An_Ant_System_algorithm_for_automated_trajectory_planning |
| 6 | Kooperative Navigation in Roboterschwärmen | https://www.researchgate.net/publication/260247563_Cooperative_navigation_in_robotic_swarms |
| 7 | Selbstorganisierte Bildung von Formen bei Schwärmen | https://www.researchgate.net/publication/374489701_A_self-organized_shape_formation_in_swarm_robots |
| 8 | Grundlagen der Schwarmintelligenz-Forschung | https://www.researchgate.net/publication/264457775_Swarm_Intelligence_Concepts_Models_and_Applications |
| 9 | Schwarmintelligenz als Optimierungsmethode | https://www.researchgate.net/publication/227068137_Swarm_Intelligence_in_Optimization |
Tabelle 0-4: Themenkomplex Schwarmverhalten
#4 Mo, 20.04.2026
Themen heute: / Today's topics:
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1. Präsentation der Themen #3 und #4 / Presentation of topics #3 and #4
2. Fortsetzung der Übung mit dem Simulator / Continuation of the exercise with the simulator
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LUAbot013ecosystem_CORRECTED.zip
Neuerungen:
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Wegen des Fehlers im Simulator, auch auch weil nicht alle Studierenden am Ende der letzten Übung mit dem Simulator zurecht gekommen sind, wird die Übung erneut in gleicher Form gestellt.
Außerdem wird eine Musterlösung für Aufgabe 1 zu Beginn präsentiert und vorgeführt, wie man diese in das System einpflegt:
function behavior(col,colwall,d,dr,dg,db,pr,pg,pb,ir,ig,ib,rand0to99,mem0,mem1,mem2,mem3,mem4,mem5,mem6,mem7,mem7,mem8,mem9)
countdown=mem0
vmax=10
--slower if others around (least dominant)
if (pb>0) then
vmax=5
--slower if food (more dominant!)
elseif (pg>0) then
vmax=1
--faster if red (danger, most dominant!)
elseif (pr>0) then
vmax=20
end
v=0
w=0
r=pr/2
g=pg/2
b=pb/2
if ( (col==1 or colwall==1) and countdown==0) then
countdown=20
end
if ( countdown>0 ) then
w=5
v=0
countdown = countdown - 1
r=dr
g=dg
b=db
else
w=0
v=vmax
end
-- BEGIN SOLUTION EXERCISE 1
countdown2=mem1
if (countdown2<=0) then
countdown2=1000
elseif (countdown2<50+rand0to99) then
countdown2=countdown2-1
v=0
w=19
else
countdown2=countdown2-1
end
mem1=countdown2
-- END SOLUTION EXERCISE 1
mem0=countdown
-- Pheromone: setting 5 parts of blue to ground:
ab=50
-- eat if possible:
ag=-50
return v,w,r,g,b,ar,ag,ab,mem0,mem1,mem2,mem3,mem4,mem5,mem6,mem7,mem8,mem9
end
Code 0-4: Musterlösung für Aufgabe 1 / Sample solution for Exercise 1
3. Diskussion zur Weiterentwicklung des Simulators / Discussion on further development of the simulator
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Verhaltensoptimierung (Reinforced Learning in Kombination mit Neuronalen Netzen):
EN:
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Behavioral optimization (reinforcement learning combined with neural networks):
Motivation -- https://www.youtube.com/watch?v=a8Bo2DHrrow
Unterstützende Theorie dazu:
50_Simulationstechnik/06_Optimierung
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/01_Gradientenverfahren
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/02_Heuristiken
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/03_ModifizierteG
50_Simulationstechnik/07_Genalgorithmus
#5 Mo, 27.04.2026
Themen heute:
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EN:
Topics for today:
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1. Präsentationen / Presentations
THEMA #2: Robust Adaptive Composite Learning Integrated Guidance and Control for Skid-to-Turn Interceptors Subjected to Multiple Uncertainties and Constraints
THEMA #5: Advancement of Technology in Road Safety
THEMA #6: Swarm Coordination under limited Communication Range
2. Besprechung der Lösungen zu den Aufgaben zum Entwurf von Verhaltensregeln in LUA
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3. Einführung in die Optimierung / Introduction to optimization
50_Simulationstechnik/06_Optimierung
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/01_Gradientenverfahren
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/02_Heuristiken
50_Simulationstechnik/06_Optimierung/03_ModifizierteG
50_Simulationstechnik/07_Genalgorithmus
4. Umsetzung eines modifizierten Gradientenverfahrens für den Schwarmsimulator
LUAbot015eco_OPTIMIZED001.zip -- first step: doing simulation independend from vizualization.
LUAbot016eco_OPTIMIZED002.zip -- complete, but still not working correctly.
LUAbot017eco_OPTIMIZED003.zip -- complete and working. Solution: individual random method for optimizer.
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5. Übungen / Exercises
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EXERCISE #1: (using LUAbot017eco_OPTIMIZED003.zip)
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EXERCISE #2: (using LUAbot017eco_OPTIMIZED003.zip)
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