Lehrveranstaltungshandbuch AS
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 |
|---|---|
| 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 |
Literatur
| Hertzberg: Mobile Roboter: Eine Einführung aus Sicht der Informatik, Springer Vieweg, 2012 |
Abschlussprüfung
| Details | Mündl. Prüfung (struktur. Befragung), bei Bedarf auch Klausur (z.B. bei größerer Anzahl von Studierenden) |
|---|---|
| Mindeststandard | Mindestens 50% der Fragen richtig beantwortet |
| Prüfungstyp | mündliche Prüfung, strukturierte Befragung |
Lernziele
| Zieltyp | Beschreibung |
|---|---|
| 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 |
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Vorlesung | 2 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Voraussetzungen
|
keine |
| Begleitmaterial | Vortragsfolien zur Vorlesung |
|---|---|
| Separate Prüfung | Nein |
Lernziele
| Zieltyp | Beschreibung |
|---|---|
| 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. |
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Praktikum | 0.5 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Voraussetzungen
|
keine |
| Begleitmaterial |
Aufgabenbeschreibung mit Anleitung für die Durchführung der Projekte Entwicklungswerkzeuge und Beispielprogramme |
|---|---|
| Separate Prüfung | Ja |
Separate Prüfung
| Prüfungstyp | Projektaufgabe im Team bearbeiten (z.B. im Praktikum) |
|---|---|
| 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 |
Lernziele
| Zieltyp | Beschreibung |
|---|---|
| Fertigkeiten | Charakterisierung von Sensoren Merkmalsgewinnung Bildvergleich und Clustering Bildbasierte Ortserkennung Bewegungsanalyse Programmierung der Roboterverhalten |
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Übungen (ganzer Kurs) | 1 |
| Übungen (geteilter Kurs) | 1 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Voraussetzungen
| Bereitschaft, Python zu verwenden und alle nötigen SW-Tools auf eigenem Laptop zu installieren |
| Begleitmaterial |
Übungsaufgabensammlung Beispielprogramme |
|---|---|
| Separate Prüfung | Nein |
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME
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