Modul

ATS - Autonome Systeme

Bachelor Technische Informatik 2020


PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Technische Informatik

Version: 3 | Letzte Änderung: 25.09.2019 15:34 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Yuan

Anerkannte Lehrveran­staltungen ATS_Yuan
Fachsemester 6
Modul ist Bestandteil der StudienschwerpunkteSOS - Software-Systeme
ES - Eingebettete Systeme
SMS - Smart Systems
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Autonome Systeme
Zeugnistext (en) Autonomous Systems
Unterrichtssprache deutsch und englisch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
AD -
Algorithmen und Datenstrukturen
Kompetenz in der Analyse und realisierung von Algorithmen
SIG -
Signalverarbeitung
Kenntnisse in der Signalverarbeitung
SYP -
Systementwurfs-Praktikum
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten
ES -
Eingebettete Systeme
Grundkenntnisse in der hardwarenahe Softwareentwicklung
Handlungsfelder
Systeme zur Verarbeitung, Übertragung und Speicherung von Informationen für technische Anwendungen planen, realisieren und integrieren
Anforderungen, Konzepte und Systeme analysieren und bewerten
Modulprüfung
Benotet Ja
Frequenz Jedes Semester
Prüfungskonzept

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.8)
*Darstellung und Erklärung der Arbeitsprinzipien von AS (K.1, K.3, K.9)
*Analyse und Bewertung von Systemkomponenten (K.4, K.7)
*Konzept zur Realisierung eines Teils von AS (K.5, K.6, K.10)

Learning Outcomes
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.4), Auswahl und Bewertung der Komponenten (K.8, K.9), Entwicklung der Software für die Sensordatenverarbeitung und intelligente Robotersteuerung unter der Verwendung von Methoden wie z.B. KI (Künstliche Intelligenz) und Robotersehen (K.2, K.3), die Integration von Software und Hardware Komponenten (K.5, K.6), bis zur Inbetriebnahme und Validierung des gesamten robotischen Systems (K.7, K.10).
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 technische Informatiker*innen, 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 sind, u.a. Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen

Vermittelte Kompetenzen
In Systemen denken
fachliche Probleme abstrahieren und formalisieren
Konzepte und Methoden der Informatik, Mathematik und Technik kennen und anwenden
Systeme analysieren
Systeme entwerfen
Systeme realisieren
Systeme prüfen
Informationen beschaffen und auswerten; Technische Zusammenhänge darstellen und erläutern
Typische Werkzeuge, Standards und Best Practices der industriellen Praxis kennen und einsetzen
In vorhandene Systeme einarbeiten und vorhandene Komponenten sinnvoll nutzen

Inhaltliche Voraussetzungen
AD -
Algorithmen und Datenstrukturen
Kompetenz in der Analyse und realisierung von Algorithmen
SIG -
Signalverarbeitung
Kenntnisse in der Signalverarbeitung
SYP -
Systementwurfs-Praktikum
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten
ES -
Eingebettete Systeme
Grundkenntnisse in der hardwarenahe Softwareentwicklung
Handlungsfelder
Systeme zur Verarbeitung, Übertragung und Speicherung von Informationen für technische Anwendungen planen, realisieren und integrieren
Anforderungen, Konzepte und Systeme analysieren und bewerten
Learning Outcomes
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.4), Auswahl und Bewertung der Komponenten (K.8, K.9), Entwicklung der Software für die Sensordatenverarbeitung und intelligente Robotersteuerung unter der Verwendung von Methoden wie z.B. KI (Künstliche Intelligenz) und Robotersehen (K.2, K.3), die Integration von Software und Hardware Komponenten (K.5, K.6), bis zur Inbetriebnahme und Validierung des gesamten robotischen Systems (K.7, K.10).
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 technische Informatiker*innen, 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 sind, u.a. Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
In Systemen denken Vermittelte Kompetenzen
fachliche Probleme abstrahieren und formalisieren Vermittelte Kompetenzen
Konzepte und Methoden der Informatik, Mathematik und Technik kennen und anwenden Vermittelte Kompetenzen
Systeme analysieren Vermittelte Kompetenzen
Systeme entwerfen Vermittelte Kompetenzen
Systeme realisieren Vermittelte Kompetenzen
Systeme prüfen Vermittelte Kompetenzen
Informationen beschaffen und auswerten; Technische Zusammenhänge darstellen und erläutern Vermittelte Kompetenzen
Typische Werkzeuge, Standards und Best Practices der industriellen Praxis kennen und einsetzen Vermittelte Kompetenzen
In vorhandene Systeme einarbeiten und vorhandene Komponenten sinnvoll nutzen Vermittelte Kompetenzen

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

Separate Prüfung

keine

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 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
Prüfungskonzept

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.4), Entwurf (K.5), Realisierung (K.6, K.9), Validierung (K.7, K.10) und Dokumentation (K.2, K.8) des gesamten Systems (K.1, K.3) bewertet wird.


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