= Datum der Prüfung 08.04.2014
Ablauf:
Zu Prüfungsbeginn zieht man selbst zwei Fragen und sucht sich davon eine aus.
Nun hat man 30 min. Zeit zu dieser Frage einen ~10 minütigen Vortrag auszuarbeiten.
Bei mir wurden die gezogenen Fragen in keiner Weise protokolliert, die Zettel wurden einfach wieder zurückgelegt und die ganze Vorbereitung geschiet in einem Nebenraum.
Folglich wäre es mir theoretisch möglich gewesen, auch eine komplett andere \"Frage\" zu bearbeiten.
Hilfsmittel sind keine erlaubt, es liegt Papier und Stift bereit.
Vortrag passiert dann sitzend am Tisch, rechts und links die Prüfer bzw. Beisitzer.
Auch dort liegen Zettel und Stift bereit.
Nach dem ~10 minütigem Vortrag werden dann Fragen zu verschiedenen Themen gestellt.


Die Liste der möglichen Prüfungsfragen wurde vorher veröffentlicht.
-> Aus diesem Pool zieht ihr dann zwei.

Beispiele für Prüfungsfragen „Kognitive Robotik“ WS 2013/2014
Bewegung:
1.  Erläutern sie die Begriffe Kinematik und inverse Kinematik. Diskutieren Sie 
Beispiele.
2.  Erläutern sie die Begriffe Arbeitsraum und Konfigurationsraum. Diskutieren Sie 
Beispiele.
3.  Erläutern Sie unterschiedliche Antriebsarten für fahrende Roboter. 
4.  Welche Probleme sind für das Laufen zu lösen?
5.  Beschreiben Sie Möglichkeiten für die Regelung.
Sensorik:
6.  Beschreiben Sie Sensoren für die Erfassung von Kräften und Bewegungen.
7.  Beschreiben Sie Sensoren für die Erfassung von Abständen.
8.  Nennen Sie verschiedene Arten von Sensoren und deren Einsatzbereich. Erläutern Sie 
einen Sensortyp und seine Funktionsweise genauer. 
9.  Wie können Odometrie-Daten erfasst werden?
Visuell-1
10. Sind drei Dimensionen ausreichend für die Farbdarstellung? Diskutieren Sie 
unterschiedliche Farbmodelle.
11. Diskutieren Sie den Zusammenhang zwischen den Lichtfrequenzen und den 
unterschiedlichen Farbmodellen.
12. Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen dem Aufbau des 
menschlichen Auges und einer Farbkamera?
13. Was ist metameres Licht? 
14. Wozu werden Histogramme verwendet?
15. Erläutern Sie Vorwärts- und Rückwärtsmodelle für die Bilderzeugung.
Visuell-2
16. Welche Verarbeitungs-Schritte spielen in der Bildverarbeitung eine Rolle? Erläutern 
Sie mindestens ein Verfahren genauer.
17. Welche Probleme können mit welchen Verfahren im Ortsraum gelöst werden?
18. Welche Probleme können mit welchen Verfahren im Ortsfrequenzraum gelöst 
werden?
19. Beschreiben Sie Faltungsoperationen und ihre Anwendungen.
20. Wie können Kanten in einem Bild berechnet werden?
21. Objekte können anhand von Linien in einem Bild erkannt werden. Welche Schritte 
sind dafür geeignet? Erklären Sie einen der Schritte genauer.
22. Was ist die Hough-Transformation?
Wahrnehmung
23. Was versteht man unter Wahrnehmung? Was sind die Hauptschwierigkeiten 
maschineller Wahrnehmung?
24. Wahrnehmung: Erläutern Sie Kontext-Abhängigkeiten und erwartungsbasiertes 
Vorgehen anhand von Beispielen.
25. Was sind die Hauptschwierigkeiten bei der Objekterkennung? 
26. Was versteht man unter Aufmerksamkeit? Wie könnte man dies mithilfe von Saliency 
Maps implementieren? Was versteht man unter Gemeinsamer Aufmerksamkeit (Joint 
Attention)?
27. Was ist der Waltz-Algorithmus?
Räumliche Kognition
28. Welche Arten von Navigationsstrategien (verschiedener Komplexität) gibt es? Wählen 
Sie eine aus und erläutern Sie sie anhand eines Beispiels.
29. Was sind topologische Karten? Wie könnte man diese in einem Roboter 
implementieren?
30. Was sind die jeweiligen Vor- und Nachteile von metrischen und topologischen 
Karten?
31. Was sind die Vorteile biologisch inspirierter Navigationsverfahren für die Robotik?
32. Welche Modelle für Visuelles Homing gibt es? Beschreiben Sie eines davon.  

= Datum der Prüfung
18.07.2018
= Benötigte Lernzeit als Empfehlung
eine Woche intensiv
= Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...)
Folien
= "Atmosphäre" der Prüfung / Verhalten der Beisitzer
normale schriftliche Prüfung
= Prüfungsfragen
(schriftliche Prüfung)
-Definieren Sie Wahrnehmung

-Erkären Sie Herausforderungen bei maschineller Wahrnehmung. Erläutern Sie speziell die visuelle Wahrnehmung an Symbolbild. (Schachbrett mit Zylinder)

-Definieren Sie DOF und geben sie an wie der Arbeitsraum eines Flugzeuges definiert ist

-Erläutern Sie wie der Sobel-Filter funktioniert und welche zusätzliche Informationen sich extrahieren lassen

-Nennen Sie drei Sonderbehandlungen an Rändern bei der Anwendung von Faltungen

-Nennen Sie zwei Gelenktypen und skizzieren Sie diese

-Beschreiben Sie den Arbeits- und Konfigurationsraum für einen planaren Arm mit 2 DOF und welche Einschränkungen auftreten können

-Beschreiben Sie wie die Hough-Transformation zur Erkennung von Linien funktioniert

-Wie ist Aufmerksamkeit definiert und wie können dafür Saliency Maps angewendet werden

-Erläutern Sie zwei maschinelle Farbräume

-Erläutern Sie wie Partikelfilter für Selbstlokalisierung funktionieren

= Note (Optional)
Steht noch aus

= Fazit (Gute/schlechte Prüfung , angemessene Benotung etc...)
Kein wirklich komplizierten Fragen, auf ähnlichem Niveau wie die Vorlesung.

= Datum der Prüfung
12 Feb 2019

= Benötigte Lernzeit als Empfehlung
5-6 days

= Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...)
Recommended book, lecture slides (but at the end, lecture slides were enough...)

= Prüfungsfragen
-Weak AI vs Strong AI
-Pros and Cons of IQ Measurements
-Pros and Cons of Turing Test
-Chinese room experiment
-Give an example of ecological balance in nature and robotics
-Basic Structure of Evolutionary Robotics (you had to fill out blanks on this evolutionary cycle)
-Basic Braitenberg vehicles behaviors (love, aggression etc)
-Hebbian Learning (True or False)
-Give an alternative to artificial evolution without giving an explicit fitness function


= Fazit (Gute/schlechte Prüfung , angemessene Benotung etc...)
It was quite doable even if you didn't read the recommended book. Though, the book helps you understand topics more comprehensive

= Datum der Prüfung: 18.06.2020
= Benötigte Lernzeit als Empfehlung 1 Woche
= Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...) Wiederholungsfolien der VL und Übung
= "Atmosphäre" der Prüfung / Verhalten der Beisitzer Zoom Take Home Klausur. Fragen wurden privat über das Moodle Forum gestellt. 
= Prüfungsfragen
1.1 Schleifen (14 P)
a) Ausgabe einer do-while Schleife bestimmen
b) Diese in eine for Schleife umwandeln

1.2 überladene Funktionen und Typen (4P)
gegeben war eine mehrfach überladene Funktion und 8 verschiedene Aufrufe. 
Ausgabe des Funktionsaufruf bestimmen bei impliziter Typumwandlung

1.3 Algorithmenentwurf (10P)
Maximale Differenz zweier Zahlen im Integer Array. Möglichst in linearer Laufzeit.

2. Rekusion (2*14 P)
gegeben Reihe von pi/4 (Sum(k=0..Inf)( (-1)^k /(2k+1)) )
a) Methode piIterativ(int n) : Pi iterativ nach der n-ten Approximation
b) Methode piRecursive(int n) : dito als rekursive Funktion

3. Zahlendarstellung (10 P)
a) BEAD (hex) --> (Basis 4)
b) BABA (hex) --> (dec) mit und ohne Zweierkompliment
c) CAFE (hex) + DEED (hex) --> (hex >16-bit) und (hex 16-bit)
d) 0 01111110 01000000.. (IEEE 754 float) --> (dec) mit Rechenweg

e)8765 * 12 = 97_0_ finde Basis und fehlende Ziffern

4. Laufzeit-Komplexität (12P)
6 Methoden zu der die O(_) Komplexität angegeben werden soll

5. Vereerbung (20 P)
5.1 gegeben war der Code und die Ausgabe der Klasse Bibliothek und man sollte die Klassen Buch und Fachbuch (erbt von Buch) vervollständigen. Gegeben war jeweils der Konstruktor.

5.2 5 Fragen wahr oder Falsch (Punktabzug wenn falsch beantwortet)

    - Auf eine in Java als private deklarierte Variable kann nur die Klasse
selbst sowie alle von dieser abgeleitete Klassen zugreifen.
    - Eine Klasse wird in Java dadurch als abstrakt gekennzeichnet, dass sie
mindestens eine abstrakte Methode besitzt.
    - Eine als final deklarierte Methode kann in einer abgeleiteten Klasse
nicht überschrieben werden
    - Eine Java-Klasse kann mehrere Interfaces implementieren, aber nur von
einer Basisklasse erben.
    - Die Werte eines als final deklarierten Arrays können nicht verändert
werden.

5. Sortierverfahren (12 P)
Gegeben war das Integer-Array {4, 15, 6, 9, 12, 3, 1} und der Selection Sort Algorithmus in Java Code.
Für jeden Schlleifendurchlauf sollte i und das Array zeilenweise angebeben werden. 

= Datum der Prüfung: 05.03.2021
= Benötigte Lernzeit als Empfehlung: 2 Tage (Trotz der absolut schlechten Organisation des Kurses, wurde nett bewertet (würde  trotzdem jedem davon abraten, den Kurs zu besuchen, falls es noch nicht zu spät ist))
= Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...): Die Skript-Fragmente, die auf Moodle hochgeladen wurden
= Ablauf der Prüfung: Digitale schriftliche Prüfung, wir hatten 2 Stunden Zeit für 8 Aufgaben, wobei es 120 Punkte gab, aber 100 Punkte wären 100%, also praktisch 2 Zusatzaufgaben, die Zeit war sehr knapp, bei Zoom konnte man nebenbei Fragen stellen
Es war eine open book Klausur, aber man hatte gar keine Zeit irgendwas nachzuschauen

= Prüfungsfragen
1. 2D Fußballroboter hat Position p_0 \in R^2 und Rotation alpha_0 \in [-pi, pi) auf Spielfeld. Ball im Spielfeld auf Position b \in R^2 in Koordinaten des Spielfeldes. Roboter fährt aus seiner Sicht Distanz rho \in R in x-Richtung und dreht sich anschließend um die eigene Achse mit Winkel beta \in [-pi, pi). Neue Position des Roboters: p_1 \in R^2 und seine neue Orientierung mit alpha_1 in [-pi, pi).
a)Schreib die Orientieruung alpha_0 des Roboters als Rotationsmatrix R(alpha_0) \in R^(2x2)
b) b_0 \in R^2 bestimmen in lokalen kartesischen Koordinaten des Roboters vor der Bewegung
c) Bestimmen Sie die neue Position p_1 und Rotation des Roboters als Winkel alpha_1 und als Matrix R_1=R(alpha_1) \in R^(2x2) nach der Bewegung in Abhängigkeit von rho und beta
d) Bestimme Rotation R \in R^(2x2) und Translation t \in R^2 so, dass in lokalen kartesischen Koordinaten des Roboters nach der Bewegung gilt: b_1 = R*b_0+t
e) Berechne p_1, alpha_1, R_1, b_0, b_1 für p_0=(3//2), alpha_0=-pi, rho = 2, beta = -pi/2, b = (1 //3)
f) Skizze

2. 2D Roboterarm mit zwei Rotationsgelenken, die über gamma_1, gamma_2 \in [-pi, pi) gesteuert werden , und Längen der Segmente l_1,l_2 \in R. Kinematische Kette hat die Form gamma_1-l_1-gamma_2-l_2. Am Ende von l_2 ist der Greifer. Das Gelenk gamma_1 ist auf einem Roboter auf der Position p \in R^2 im Koordinatensystem des Roboters.
a) Bestimme Koordinatentransformation T(gamma_1,gamma_2) \in R^(3x3) aus dem Koordinatensystem des Endeffektors in das Koordinatensystem des Roboters in der Schreibweise der homogenen Koordinaten in Abhängigkeit von den Winkelparametern.
b) Bestimme Position q \in R^2 des Greifers in den Roboter-Koordinaten für konkrete Werte: l_1 = 3, l_2 = 2; gamma_1 = pi/4, gamma_2 = -pi/4, p = (1//1)
c) Skizze

3. Ein Roboter muss eine Box mit einer bestimmten Ausrichtung anfahren, um sie zu greifen und zu transportieren. Der 2D Pfad des Roboters ist f: [0,1]-> R^2 t |-> f(t) = (f_x(t)//f_y(t)), Parameter t \in [0,1] ordnet dem Pfad eine Position f(t) \in R^2 zu. Die Ausrichtung des Roboters ist Df(t) = (f'_x(t)//f'_y(t)). Der Pfad zu der Box ist: f(t) = (f_x(t)//f_y(t)) = (a_x*t^3+b_x*t^2+c_x*t+d_x // a_y*t^3+b_y*t^2+c_y*t+d_y)
Es gilt; f(0) = (0//0) Df(0) = (0//1)
f(1)=(1//1) Df(1) = (1//0)
a) Stelle Lineares Gleichungssystem auf und bestimme Koeffizienten
b) Skizze

4. Roboter steht vor einer Tür, die im Zustand x_0 \in S:={o,g}={offen, geschlossen}sein kann. Roboter hat Sensor, mit dem er sehen kann, ob Tür gerade offen oder geschlossen ist. Der Roboter hat einen Aktuator mit dem er versuchen kann, die Tür zu öffnen oder zu schließen. Der Sensor und
Aktuator werden probabilistisch modelliert. Im Anfangszustand x_0 sind beide Möglichkeiten gleich wahrscheinlich. p(x_0)=0.5 x_0 \in {o,g}
a) Der Roboter macht eine Messung z_0. Zeigen Sie, dass für den Belief bel(x_0) = p(x_0|z_0) gilt p(o|z_0)+p(g|z_0) = 1
b) Es gilt: p(z_0|o) = 0.8 ; p(z_0|g) = 0.5
Bestimmen Sie den Belief bel(x_0) = p(x_0|z_0)für den Zustand der Tür. Da es nur zwei Zustände gibt, ist der Belief durch zwei Werte definiert p(o|z_0) = ? ; p(g|z_0) = ?
c) Der Roboter führt die Aktion u_1 aus. Es gilt: p(o|u_1, o) = 0.8; p(g|u_1,o) = 0.2; p(o|u_1,g) = 0.5; p(g|u1, g) =0.5
Bestimmen Sie den Belief bel(x_1) = p(x_1|u_1,z_0)für den Zustand der Tür nach der Aktion u_1.
Da es nur zwei Zustände gibt, besteht der Belief nur aus zwei Werten p(o|u_1,z_0) = ?; p(g|u_1,z_0) = ?
Hinweise:
Wir nehmen an, dass der Ausgangszustand x_0 stochastisch unabhängig von der Aktion u_1 ist.
Wir nehmen an, dass der Folgezustand x_1 bedingt stochastisch unabhängig von der Messung z_0 ist, wenn der Ausgangszustand x_0 bekannt ist.

5. Beschreibe stichpunktartig die Funktionsweise des Partikel-Filters.
Dabei: 
-In welcher Relation stehen die Begriffe Partikel-Filter und Bayesscher Filter?
-wichtigste Schritte des Algorithmus und Funktion?
-Was bedeutet Belief?
-Wie werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Partikel-Filter dargestellt?
-Nutze zum Erklären ein Beispiel.

6. Betrachte f: R^2->R f(x,y) := 1/2*((x+3)^2+(y-2)^2)
a) Bestimme Gradienten \nabla f(x,y)
b) Startpunkt: p_0:=(x_0,y_0) = (3,3). Bestimme Gradienten \nabla f(x_0,y_0)
c) Bestimme die nächsten drei Punkte p_1,p_2,p_3 \in R^2 , die sich durch die Anwendung des Gradienten-Abstieges mit fester Schrittweite alpha = 0.5 ergeben.
d) Skizziere f als Kontur-Zeichnung und die Punkte p_1,p_2,p_3.
e) Findet das Verfahren immer das globale Minimum?
f) Wo wird das in der Robotik eingesetzt?
g) Wie kann die Abbruchbedingung formuliert werden?

7.
a) Beschreibe stichpunktartig das Grundschema der Evolutionären Algorithmen und
benutze: Selektion,Population,Mutation,Individuum,Fitness-Funktion,Crossover
b) Wie kann man mit der bei Genetischen Algorithmen üblichen Binärkodierung trotzdem
(annähernd) kontinuierliche Werte darstellen? Beispiel für 4 Bit und Werte zwischen -1.0 und 1.0?
c) Kann das Bergsteigeverfahren als eine Evolutionsstrategie betrachtet werden?

8.
a) Der Roboter youBot aus dem Projekt. Gegeben seien die Geschwindigkeiten (x,y,alpha) \in R^3
für die Bewegung in x-Richtung, y-Richtung und die Rotation um die eigene Achse alpha.
Schreib die Formel für die Funktion f: R^3 ->R^4, die die entsprechenden
Geschwindigkeiten f(x,y,alpha) = (delta_1,delta_2,delta_3,delta_4) \in R^4 einzelner Räder bestimmt.
Hinweis: die maximal mögliche Geschwindigkeit der Räder muss nicht beachtet werden.
b) Wir betrachten das Anfahren der Box als ein 2D Problem. Der Roboter kennt die eigene
globale Position p \in R^2 und Rotation R \in R^(2x2) , sowie die globale Position der Box b_G \in R^2. Bestimmen Sie die Parameter (x,y,alpha)so, dass der Roboter zur Box fährt und in einem Abstand d \in R vor der Box anhält. Skizze.
c) Um die Box dynamisch aus verschiedenen Lagen zu greifen, kann die inverse Kinematik genutzt werden. Wir nehmen an, dass die Vorwärtskinematik bekannt ist, das heißt es sind die Position p(delta) \in R^3 und die Rotation R(delta) \in R^(3x3) des Greifers in Abhängigkeit von den Gelenkwinkeln des Roboterarms delta \in [-pi,pi)^5 gegeben. Sei p \in R^3 die Position der Box in den Koordinaten des Roboters. Sei q \in R^3 eine Position in den Koordinaten des Greifers an der die beste Greifleistung vorliegt. Formulieren Sie das Minimierungsproblem um die
Winkel delta* \in [-pi, pi)^5 so zu bestimmen, dass, wenn diese angesteuert werden, die Position
der Box in den Koordinaten des Greifers der Position q entspricht.

Begründen Sie Ihre Antwort.
= Note (Optional)
bestanden
= Fazit (Gute/schlechte Prüfung , angemessene Benotung etc...)
angemessene Benotung, aber vieles was in der Prüfung dran kam, hatten wir einmal kurz in der Vorlesung angeschnitten und nie in den Übungsaufgaben besprochen

= Datum der Prüfung
19.02.2024
= Benötigte Lernzeit als Empfehlung
2-3 Tage und Vorlesungen besuchen (Diskussionen sind wichtig)
= Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...)
Buch hilfreich beim Verständnis der Folien
= "Atmosphäre" der Prüfung / Verhalten der Beisitzer
Entspannt - Ruhig
= Prüfungsfragen
ca. 12 Fragen

1. Weak ai vs strong ai (4pts)
2. Pro and Con of IQ test (4pts)
3. Pro and Con of turing test (4pts)
4. How could the turing test be changed to test embodied ai? (3pts)
5. Draw a braitenberg vehicle with wheels, sensors and internal "life" - should move towards a light source (2pts?)
6. explain F-O-R with braitenberg vehicles (4pts)
7. Draw the chinese room experiment from searle (figure) (4pts)
8. Would an english room experiment also work with searle. Why (not)? (4pts)
9. Fill out (7?) blanks of basic cycle for artificial evolution - e.g. genotype, phenotype, selection,... (3.5pts?)
10. Name and shortly explain the 3 time perspectives (3pts)
11. Give an alternative to artificial evolution without giving an explicit fitness function (2.5 pts)
12. Multiple choice (true/false) about morphological computation (4pts - 8 questions)


= Note (Optional)
Ausstehend
= Fazit (Gute/schlechte Prüfung , angemessene Benotung etc...)
Gute Prüfung