Autonome Systeme
PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: AS
Version: 2 | Letzte Änderung: 25.09.2019 12:18 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben
Langname | Autonome Systeme |
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Anerkennende LModule | AS_BaTIN |
Verantwortlich |
Prof. Dr. Chunrong Yuan
Professor Fakultät IME |
Gültig ab | Sommersemester 2022 |
Niveau | Bachelor |
Semester im Jahr | Sommersemester |
Dauer | Semester |
Stunden im Selbststudium | 69 |
ECTS | 5 |
Dozenten |
Prof. Dr. Chunrong Yuan
Professor Fakultät IME |
Voraussetzungen | Kompetenz in der Analyse und Realisierung von Algorithmen Kenntnisse in der Signalverarbeitung und Mathematik Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten Grundkenntnisse in der hardwarenahen Softwareentwicklung |
Unterrichtssprache | deutsch |
separate Abschlussprüfung | Ja |
Hertzberg: Mobile Roboter: Eine Einführung aus Sicht der Informatik, Springer Vieweg, 2012 |
Details | Mündl. Prüfung (struktur. Befragung), bei Bedarf auch Klausur (z.B. bei größerer Anzahl von Studierenden) |
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Mindeststandard | Mindestens 50% der Fragen richtig beantwortet |
Prüfungstyp | mündliche Prüfung, strukturierte Befragung |
Zieltyp | Beschreibung |
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Kenntnisse | Sensorik Bewegungsmesser Ausrichtungsmessung Position- und Entfernungsmessung Kameras und Kameramodelle Fortbwegung Radfahrzeuge Laufmaschinen Sensordatenverarbeitung und Merkmalsgewinnung Kantendetektion Linienextraktion Punktdetektor und -deskriptor Erkennung und Modellierung Objektdetektion Ortserkennung 3D Struktur- und Bewegungsschätzung Navigation Lokalisierung Kartierung Wegplanung |
Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
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Vorlesung | 2 |
Tutorium (freiwillig) | 0 |
keine |
Begleitmaterial | Vortragsfolien zur Vorlesung |
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Separate Prüfung | Nein |
Zieltyp | Beschreibung |
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Fertigkeiten | Im Team: Entwicklung von Systemen mit intelligenten Verhalten für autonome Sensordatenverarbeitung und echtzeitige Robotersteuerung. Das Ziel der Projekte besteht darin, Prototypen zu entwicklen, die entsprechenden Funktionalitäten nachweisen. |
Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
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Praktikum | 0.5 |
Tutorium (freiwillig) | 0 |
keine |
Begleitmaterial |
Aufgabenbeschreibung mit Anleitung für die Durchführung der Projekte Entwicklungswerkzeuge und Beispielprogramme |
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Separate Prüfung | Ja |
Prüfungstyp | Projektaufgabe im Team bearbeiten (z.B. im Praktikum) |
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Details | Bewertung der Ergebnisse inklusive Präsentationen, Vorführungen, Diskussionsbeiträge sowie Dokumentationen in Form von Texten, Computer Programmen, Graphiken und Videos |
Mindeststandard | Termingerechte Einlieferung, Präsentation und Demonstration von implementierten Systemen gemäß der Aufgabenbeschreibungen |
Zieltyp | Beschreibung |
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Fertigkeiten | Charakterisierung von Sensoren Merkmalsgewinnung Bildvergleich und Clustering Bildbasierte Ortserkennung Bewegungsanalyse Programmierung der Roboterverhalten |
Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
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Übungen (ganzer Kurs) | 1 |
Übungen (geteilter Kurs) | 1 |
Tutorium (freiwillig) | 0 |
Bereitschaft, Python zu verwenden und alle nötigen SW-Tools auf eigenem Laptop zu installieren |
Begleitmaterial |
Übungsaufgabensammlung Beispielprogramme |
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Separate Prüfung | Nein |
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