Modulhandbuch ATS

Autonome Systeme

Bachelor Elektrotechnik 2020


PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Elektrotechnik

Version: 1 | Letzte Änderung: 25.09.2019 11:05 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Yuan

Anerkannte Lehrveran­staltungen ATS_Yuan
Gültig ab Sommersemester 2023
Fachsemester 6
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Autonome Systeme
Zeugnistext (en) Autonomous Systems
Unterrichtssprache deutsch oder englisch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
SE -
Software Engineering
Kompetenz in der Analyse und Realisierung von Algorithmen
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten
DSS -
Diskrete Signale und Systeme
Kenntnisse in der Signalverarbeitung
ES -
Embedded Systems
Grundkenntnisse in der hardwarenahen Softwareentwicklung
Handlungsfelder
Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Modulprüfung
Benotet Ja
Konzept Schriftliche Klausur, im Einzelfall auch strukturierte mündliche Prüfung
Die Prüfung stellt sicher, dass Studierende auch individuell die Ziele des L.O. durch Aufgaben der folgenden Typen erreicht haben:

*Fragen zum Grundwissen über AS (K.2, K.3, K.4)
*Darstellung und Erklärung der Arbeitsprinzipien von AS (K.1, K.5, K11)
*Analyse und Bewertung von Systemkomponenten (K.7, K.10, K.14)
*Konzept zur Realisierung eines Teils von AS (K.6, K.8, K.9)
Frequenz Jedes Semester
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Was: Das Modul vermittelt Kompetenzen zur Erstellung von autonomen Systemen (AS) in allen relevanten Aspekten und Arbeitsschritten von der Auslegung und Planung des gesamten Systems (K.1, K.2), Auswahl und Bewertung der Komponenten (K.3, K.4, K.7), Entwicklung der Software für die Sensordatenverarbeitung und intelligente Robotersteuerung unter der Verwendung von Methoden wie z.B. KI (Künstliche Intelligenz) und Robotersehen (K.5, K.6, K.11), die Integration von Software und Hardware Komponenten (K.8, K.9), bis zur Inbetriebnahme und Validierung des gesamten robotischen Systems (K.10, K.14).
Womit: Die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu Miniprojekte, in denen die Studierenden ihre Kenntnisse anwenden und relevante Komponenten für AS entwickeln.
Wozu: Kompetenzen in der Entwicklung eines AS sind essentiell für Elektrotechnikerinnen und Elektrotechniker, die im HF1 arbeiten wollen. Durch das Erlernen und die Anwendung von aktuellen Methoden und Techniken im Bereich KI und Robotik anhand robotischer Plattformen erwerben die Studierenden zudem Erfahrungen, die essentiell für das HF2, u.a. für Qualitätskontrolle im Industrie 4.0 Umfeld. Für das HF3 werden ebenfalls relevante Kompetenzen erlernt, z.B.: Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Finden sinnvoller Systemgrenzen diese Kompetenz wird vermittelt
Abstrahieren diese Kompetenz wird vermittelt
Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären diese Kompetenz wird vermittelt
Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge diese Kompetenz wird vermittelt
MINT Modelle nutzen diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme simulieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme analysieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme entwerfen diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme realisieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme prüfen diese Kompetenz wird vermittelt
MINT-Grundwissen benennen und anwenden diese Kompetenz wird vermittelt
Arbeitsergebnisse bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe technische Aufgaben im Team bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt

Inhaltliche Voraussetzungen
SE -
Software Engineering
Kompetenz in der Analyse und Realisierung von Algorithmen
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten
DSS -
Diskrete Signale und Systeme
Kenntnisse in der Signalverarbeitung
ES -
Embedded Systems
Grundkenntnisse in der hardwarenahen Softwareentwicklung
Handlungsfelder
Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Was: Das Modul vermittelt Kompetenzen zur Erstellung von autonomen Systemen (AS) in allen relevanten Aspekten und Arbeitsschritten von der Auslegung und Planung des gesamten Systems (K.1, K.2), Auswahl und Bewertung der Komponenten (K.3, K.4, K.7), Entwicklung der Software für die Sensordatenverarbeitung und intelligente Robotersteuerung unter der Verwendung von Methoden wie z.B. KI (Künstliche Intelligenz) und Robotersehen (K.5, K.6, K.11), die Integration von Software und Hardware Komponenten (K.8, K.9), bis zur Inbetriebnahme und Validierung des gesamten robotischen Systems (K.10, K.14).
Womit: Die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu Miniprojekte, in denen die Studierenden ihre Kenntnisse anwenden und relevante Komponenten für AS entwickeln.
Wozu: Kompetenzen in der Entwicklung eines AS sind essentiell für Elektrotechnikerinnen und Elektrotechniker, die im HF1 arbeiten wollen. Durch das Erlernen und die Anwendung von aktuellen Methoden und Techniken im Bereich KI und Robotik anhand robotischer Plattformen erwerben die Studierenden zudem Erfahrungen, die essentiell für das HF2, u.a. für Qualitätskontrolle im Industrie 4.0 Umfeld. Für das HF3 werden ebenfalls relevante Kompetenzen erlernt, z.B.: Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Finden sinnvoller Systemgrenzen diese Kompetenz wird vermittelt
Abstrahieren diese Kompetenz wird vermittelt
Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären diese Kompetenz wird vermittelt
Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge diese Kompetenz wird vermittelt
MINT Modelle nutzen diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme simulieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme analysieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme entwerfen diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme realisieren diese Kompetenz wird vermittelt
Technische Systeme prüfen diese Kompetenz wird vermittelt
MINT-Grundwissen benennen und anwenden diese Kompetenz wird vermittelt
Arbeitsergebnisse bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe technische Aufgaben im Team bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt

Typ Vorlesung / Übungen
Separate Prüfung Nein
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Programmierumgebungen (Aseba, Python, OpenCV) für AS
3D Welt durch Sensorik (z.B. Kamera) interpretieren und modellieren
Position von Roboter und Gegenständen bestimmen
Navigation von Robotersystemen in unbekannten Umgebungen
Typ Praktikum
Separate Prüfung Ja
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Die Studierenden führen in kleinen Gruppen Projekte durch, in denen ihre Fähigkeiten in der Konzeption und kreativen Umsetzung der Methoden im Bereich der KI und Robotik durch die Entwicklung und Realisierung von intelligenten robotischen und autonomen Systemen demonstriert werden.
Separate Prüfung
Benotet Nein
Frequenz Einmal im Jahr
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung Ja
Konzept Die Projektbearbeitung wird gemäß den entsprechenden Aufgabenstellungen in regelmäßigen Abständen durch Präsentationen und technische Besprechungen vom Lehrenden beobachtet, wobei die Kompetenz der Studierenden zur Analyse (K.2, K.4), Entwurf (K.7, K.8), Realisierung (K.5, K.9, K.11), Validierung (K.10, K.14) und Dokumentation des gesamten Systems (K.1, K.3, K.11) bewertet wird.

Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

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