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II2507 Entwicklung eines autonomen Fahrzeugs

Modulverantwortliche
  • Ing. Jakob Czekansky
Lehrende
  • Ing. Jakob Czekansky
Notwendige Voraussetzungen zur Teilnahme

Keine

Empfohlene Voraussetzungen zur Teilnahme
  • Interesse an Eingebetteten Systemen, technischer Informatik und mobiler Robotik
  • Teamfähigkeit und Spaß an der Mitarbeit an einem großen Realprojekt
  • Programmiererfahrung in C / C++ / Python hilfreich, aber nicht zwingend notwendig
Kurzbeschreibung

Im Rahmen dieser Veranstaltung wird von den Studierenden ein autonomes Fahrzeug im Maßstab 1:10 entwickelt. In den Theorieeinheiten werden grundlegende Konzepte des autonomen Fahrens vermittelt und anschließend in einer Praxisphase von den Studierenden in verschiedenen Projektarbeiten realisiert.

Inhalte
  • Grundlagen zu autonomen Fahrzeugen
  • Einfache Konzepte und Prinzipien des autonomen Fahrens
  • Grundlagen zum Robot Operation System (ROS)
  • Grundlagen zur Simulation von (mobilen) Robotersystemen (Gazebo)
  • Programmierung von ARM-basierten Mikrocontrollersystemen
  • Evaluierung und Ansteuerung von unterschiedlichen Aktoren und Sensoren:
    • Lichtsteuerung,
    • Servomotoren,
    • Antriebsmotoren,
    • Time-of-Flight- & Ultraschall-Distanzsensoren,
    • inertiale Messeinheiten,
    • Drehgeber,
    • …
  • Layout, Entwurf und Fertigung von Steuerplatinen
  • Design und Kalibrierung eines kamerabasierten Objekterkennungssystems
  • Entwurf & Implementierung von notwendigen Softwarepaketen für das autonome Fahren:
    • Überholalgorithmen
    • Einparkalgorithmen
    • Algorithmen zur Kreuzungserkennung
    • Fußgängererkennung
    • Schilderkennung
  • Testen von Softwarekomponenten am cITIcar
  • Anwendung von Projektmanagement- & Versionsverwaltungstools in Projektarbeiten
Qualifikations- und Lernziele

Fachkompetenzen

  • Die Studierenden können Grundlagen und Konzepte eines autonomen Fahrzeugs sowie Anforderungen an autonome Fahrzeuge erklären.
  • Sie können die typischerweise verwendeten Hardwarekomponenten eines autonomen Fahrzeugs beschreiben, insbesondere verwendete Sensoren und Aktoren.
  • Sie können geeignete Instrumente zur Problemlösung auswählen.
  • Sie finden sich in einem komplexen Softwareprojekt zurecht und können strukturiert an dem Gesamtprozess der Softwareentwicklung teilnehmen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

  • Die Studierenden können gängige Methoden, Tools und Sprachen für die Lösung von Aufgabenstellungen einsetzen.
  • Sie können Modelle grafisch darstellen und verbal beschreiben.
  • Sie können vorhandenes Wissen auf neue und spezifische Problemstellungen anwenden.
  • Sie können in einem vorgegebenen Zeitrahmen Ergebnisse erarbeiten und diese präsentieren.

Sozialkompetenzen

  • Die Studierenden können ihren Teamprozess analysieren und gemeinsam Ziele zur Optimierung ableiten.
  • Sie können in Gruppen kooperativ und effektiv Lösungen für Problemstellungen entwickeln.

Selbstkompetenzen

  • Die Studierenden können sich selbstständig neues Wissen aneignen.
  • Sie können die Anforderungen des Moduls mit ihrem eigenen Vorwissen abgleichen und entsprechend Wissenslücken selbstständig schließen.
  • Sie können eigenständig, selbstmotiviert und kritisch denkend Lösungsansätze für einfache bis mittelschwere Problemstellungen entwickeln.
  • Sie können zunehmend Verantwortung für ihren Lernfortschritt entwickeln, indem sie ihr Lern- und Teamverhalten (u.a. in einem wöchentlichen Protokoll) reflektieren, individuell passende Lernstrategien auswählen und ihr Selbststudium gezielt planen.
  • Sie können die eigene Arbeit verantwortungsvoll organisieren und selbständig durchführen, so dass die Ergebnisse plan- und anforderungsgemäß vorliegen.
ECTS-Leistungspunkte (CrP)
  • 6 CrP
  • Arbeitsaufwand 180 Std.
  • Präsenzzeit 60 Std.
  • Selbststudium 120 Std.
Lehr- und Lernformen
  • 4 SWS
  • Seminaristischer Unterricht 2 SWS
  • Praktikum 2 SWS
Studiensemester
  • Informatik (B.Sc. 2022)
  • Ingenieur-Informatik (B.Sc. 2022)
Dauer
1 Semester
Häufigkeit des Angebots
Jedes Semester
Unterrichtssprache
Deutsch
Bonuspunkte

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsleistungen

Prüfungsvorleistung:

Keine

Prüfungsleistung:

Regelmäßige Teilnahme (max. 3 Fehltermine, davon max. 1 unentschuldigter Fehltermin) und aktive Mitarbeit, schriftliches Exposé (3 Seiten), Projektarbeit, Präsentation und schriftliche Ausarbeitung (zusammen 100%)

Benotung
Die Bewertung des Moduls erfolgt gemäß §§ 9, ggf. 12 (Teilleistungen), ggf. 18 (Arbeiten, Kolloquien) der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung).
Verwendbarkeit
Gemäß § 5 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung) Verwendbarkeit in allen Bachelorstudiengänge der THM möglich.
Literatur, Medien
  • Quigley, M.; Gerkey, B.; Smart, W.: Programming Robots with ROS. A Practical Introduction to the Robot Operating System. O'Reilly Media, Incorporated.
  • Koubaa, A.: Robot Operating System (ROS). Springer, Cham.
  • Asche, R.: Embedded Controller. Springer Vieweg.
  • Barry, R.: Mastering the FreeRTOS™ Real Time Kernel. Real Time Engineers Ltd.
  • Priese, L.: Computer Vision - Einführung in die Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder. Springer Vieweg.

Rechtliche Hinweise