Lehrver­anstaltung

ATS - Autonome Systeme

PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: ATS

Version: 1 | Letzte Änderung: 25.09.2019 12:20 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben

Langname Autonome Systeme
Anerkennende LModule ATS_BaET, ATS_BaTIN
Verantwortlich
Prof. Dr. Chunrong Yuan
Professor Fakultät IME
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 und englisch
separate Abschlussprüfung Ja
Literatur
Hertzberg: Mobile Roboter: Eene 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
Mündl. Prüfung (struktur. Befragung), bei Bedarf auch Klausur (z.B. bei größerer Anzahl von Studierenden)

Lernziele
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 Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Vortragsfolien zur Vorlesung
Separate Prüfung
keine

Lernziele
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 Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Aufgabenbeschreibung mit Anleitung für die Durchführung der Projekte
Entwicklungswerkzeuge und Beispielprogramme
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
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 Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
Bereitschaft, Python zu verwenden und alle nötigen SW-Tools auf eigenem Laptop zu installieren
Begleitmaterial
Übungsaufgabensammlung
Beispielprogramme
Separate Prüfung
keine

Impressum
Datenschutzhinweis
Haftungshinweis
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

© 2022 Technische Hochschule Köln