Signalverarbeitung mit MATLAB und künstlicher Intelligenz (KI) - Praxissemester
| Autoren: | Fabian Babik, Adrian Klinspon |
| Art: | Praxissemester |
| Dauer: | 23.09.2025 bis 12.01.2026 |
| Modul: | Praxissemester, AIS-B-2-5.01 |
| Arbeitszeit: | 39,83 h/w, Anwesenheitspflicht im Labor |
| Betreuer: | Prof. Dr.-Ing. Schneider |
| Prüfungsform: | Modulabschlussprüfung als Prüfungsleistung im Rahmen von Projekten, inkl. eines Projekt-/Praxisberichts (Richtwert: 20 Seiten) und einer Präsentation (15 Minuten Dauer) |
| Mitarbeiter: | Marc Ebmeyer, Tel. 847 |
| Begrüßung: | 23.09.25 um 8:30 Uhr im Büro von Marc Ebmeyer |
Zielsetzung
Der Studierenden sollen Praxiserfahrungen im Bereich Robotik und Autonome Systeme sammeln und dabei aktiv an der Weiterentwicklung, am Aufbau und der Optimierung unserer Labore und Projekte mitwirken. Der Studierende soll das im Studium erworbene Wissen in der beruflichen Praxis anwenden.
Aufgaben
Die Aufgaben werden auf der Diskussionsseite verfolgt.
Mögliche Aufgabenfelder:
Aktueller Fortschritt
| Auswertung und Umsetzung unseres Verkehrsschildererkennungs-Projekts (Tasks 2 & 3) | |
|---|---|
| 1 | Projektaufbau und Umgebungseinrichtung – Verkehrsschildererkennung KI – Kurzer Guide, wie man das Projekt selbst testen kann. Erklärung zu SVN, Installation und Nutzung der jeweils aktuellsten Version. |
| 2 | Ergebnisse, Anpassungen und Erkenntnisse – Verkehrsschildererkennung KI – Unsere Resultate, Code-Änderungen und die Begründungen dafür: wieso wir etwas angepasst haben und welche Effekte das hatte. |
| 3 | Echtzeit-Verkehrsschilderkennung mit Smartphone-Kamera – Verkehrsschildererkennung KI – Praktische Anleitung für die Echtzeit-Erkennung über Smartphone-Kamera. Kann man bestimmt auch auf dem Roboter umsetzen. |
| 4 | Echtzeit-Verkehrsschilderkennung über Desktop-Bildschirm – Verkehrsschilderkennung KI – Anleitung zur Echtzeit-Erkennung direkt über den Desktop-Bildschirm. Testmöglichkeiten z. B. in Google Maps oder Euro Truck Simulator 2. |
Arbeitsweise/Tätigkeitsbeschreibung
Der Studierenden sollen sich im Rahmen des Praxissemesters mit der Signalverarbeitung mit MATLAB und künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen. Dazu zählen Aufgaben aus den Bereichen:
- Projektmanagement
- Recherche und Dokumentation
- Forschung und Entwicklung
- Mechanische Konstruktion und Aufbau
- CAD und 3D-Druck
- Elektrische Konstruktion, Aufbau und Verdrahtung
- Aufbau, Inbetriebnahme und Test von Sensorprüfständen
- Programmierung und Entwicklung von Software
- Simulation und Visualisierung
- Modul- und Systemtests
- Instandhaltung und Organisation der Labore
Getting Started
Als Einstieg sind folgende Artikel zu empfehlen:
- Praktikum_SDE
- Gantt Diagramm erstellen
- Tipps zum Schreiben eines Wiki-Artikels
- PAP Designer Einstieg
- Systematische Fehlersuche
- Signalverarbeitung_mit_MATLAB_und_Künstlicher_Intelligenz
- Visual Studio 2019 Lehrvideo
- Einführung in SVN
Wichtiger Hinweis
Arbeiten Sie ausschließlich in SVN
Allgemeine Anforderungen
- Tägliches Führen des Studennachweises in Sciebo
- Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
- Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll - Live Gespräch mit Prof. Schneider
- Projektvorstellung im Wiki
- Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
- Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
- Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
- Anforderungen an Praxissemesterstudierende
Datenaustausch
- Sciebo: Stundenzettel, Daten
- Software: SVN
- Dokumentation: HSHL-Wiki
Themen für die Begrüßung
- Transponderausgabe für den Arbeitsplatz
- Sicherheitseinweisung und Laborordnung
- Zugänge zu SVN/Wiki
- Übergabe des Zeiterfassungsbogens in in Sciebo
- Besprechung der erste Aufgaben
SVN Arbeitsverzeichnis
URL: https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/Signalverarbeitung_mit_Kuenstlicher_Intelligenz
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