Aufbau Master Autonomous Systems

Das Studienjahr ist in zwei Semester unterteilt. Das Programm umfasst vier Semester (zwei Jahre), in denen insgesamt 120 ECTS (European Credit Transfer System) Punkte erworben werden. Das Studienprogramm zeichnet sich vor allem durch individuelle Betreuung der Studierenden während ihrer eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeit und interdisziplinären Kooperation in Forschungs- und Entwicklungsprojekten aus.

Das erste Semester besteht aus verschiedenen verpflichtenden Lehrveranstaltungen und einem Seminar über wissenschaftliches Arbeiten. Hier werden Studierende mit verschiedenen Themen der Robotik vertraut gemacht.

Das zweite und dritte Semester enthalten sowohl Lehrveranstaltungen als auch Forschungs- und
Entwicklungsprojekte im Umfang von jeweils 15 ECTS-Punkten pro Semester. Diese Projekte umfassen eine schriftliche Ausarbeitung und eine Abschlusspräsentation. Weitere 15 ECTS-Punkte erhalten die Studierenden durch Prüfungen über die Vorlesungsinhalte.

Prüfungen und Leistungsnachweise erfolgen während des Studiums. Prüfungen können auf Wunsch in deutscher oder englischer Sprache durchgeführt werden. Es ist wichtig, dass außer den generellen Feiertagen keine "Semesterferien" eingeplant sind. Zwischen dem Sommer- und Wintersemester gibt es jeweils eine vorlesungsfreie Zeit, in der die Studierenden in Vollzeit an ihren jeweiligen F&E-Projekten arbeiten. Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative, Selbstdisziplin und die Fähigkeit, auch unter Druck zu arbeiten, wird von den Bewerbern erwartet.

Vorlesungen und Seminare (Überblick)

Nähere Informationen zu allen Modulen sind im aktuellen Curriculum  zu finden.

Pflichtveranstaltungen (Compulsory Courses)

  • Advanced Software Technology
  • Autonomous Mobile Robots
  • Mathematics for Robotics and Control
  • Artificial Intelligence

Seminare (Seminars)

Diese Kurse helfen den Studierenden, das F&E-Projekt und das dazugehörige Kolloquium zu planen und durchzuführen.

  • Introduction to Scientific Working
  • Advanced Scientific Working

Praktika (Lab Classes)

In diesen Kursen erlernen die Studierenden wichtige Fähigkeiten in der praktischen wissenschaftlichen Arbeit.

  • Scientific Experimentation and Evaluation
  • Software Development Project

Wahlpflichtveranstaltungen (Auswahl)
(Examples for Electives)

  • Adaptive Signal Processing
  • Advanced Mathematics for Robotics
  • Evolutionary Computation Theory and Application
  • Fault Detection and Diagnosis
  • Learning and Adaptivity
  • Mobile Manipulation
  • Multiagent and Agent Systems
  • Neural Networks
  • Planning and Scheduling
  • Probabilistic Reasoning
  • Robot Manipulation

Weiterführende Wahlpflichtveranstaltungen (Auswahl)
(Examples for Elective Consecutives)

  • Computer Vision
  • Nonlinear Control
  • Robot Perception
  • Robust Control

Zusätzlich bearbeiten die Teilnehmenden ein F&E-Projekt.

Am Ende des Masterstudiums stehen das Master Thesis Project und das Kolloquium.

Vorbereitungskurse

Vorbereitungskurse im Rahmen von bis zu 30 ECTS Punkten werden vor dem offiziellen Studienbeginn abgehalten. Diese Kurse dienen dazu, den Studierenden den nötigen Wissensstand zu vermitteln, um erfolgeich mit dem Master-Studiengang zu beginnen.

Studieren im Ausland

Auslandssemester sind möglich und erwünscht.