Spurerkennung mit Simulink: Unterschied zwischen den Versionen

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== Aufgabenstellung ==
== Aufgabenstellung ==
# Einarbeitung in die Simulink Simulationsumgebung
# Einarbeitung in die Simulink Simulationsumgebung
# Recherche des Stand der Technik
# Einbindung der bestehenden BV als <code>s-function</code>.
# Einbindung der bestehenden BV als <code>s-function</code>.
# Umsetzung der klassischen Bildverarbeitung mit Simulink.
# Umsetzung der klassischen Bildverarbeitung mit Simulink.
# Vergleich und Bewertung der Ansätze 2 und 3.
# Vergleich und Bewertung der Ansätze 2 und 3.
# Optional: Erweiterung um ein Spurtracking
# Optional: Einsatz von KI zur Spurerkennung
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand im HSHL-Wiki
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand im HSHL-Wiki



Aktuelle Version vom 14. September 2023, 12:52 Uhr

Abb. 1: Spurerkennung mit Simulink

Autor: offen
Art: ofen (PS, PA, BA, MA )
Starttermin: offen
Abgabetermin: offen
Betreuer: Prof. Schneider

Einführung

Im SDE Praktikum für Mechatroniker kommt ein autonomes Fahrzeug im Maßstab 1:10 zum Einsatz. Die Regelung erfolgt über ein umfangreiches Simulink-Modell. Ein neues Modul soll die Bildverarbeitung in Simulation darstellen. Eingangsparameter sind die simulierten Bilder einer simulierten Kamera (vgl. Abb. 1).

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in die Simulink Simulationsumgebung
  2. Recherche des Stand der Technik
  3. Einbindung der bestehenden BV als s-function.
  4. Umsetzung der klassischen Bildverarbeitung mit Simulink.
  5. Vergleich und Bewertung der Ansätze 2 und 3.
  6. Optional: Erweiterung um ein Spurtracking
  7. Optional: Einsatz von KI zur Spurerkennung
  8. Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand im HSHL-Wiki

Anforderungen

Das Projekt erfordert Vorwissen in den nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen müssen Sie sich diese Kenntnisse anhand im Rahmen der Arbeit anhand von Literatur/Online-Kursen selbst aneignen.

  • Umgang mit Simulink
  • Grundlagen der Bildverarbeitung
  • Optional: Kenntnisse im Spurtracking mit Kalman-Filter
  • Optional: Einsatz von KI zur Spurerkennung

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit



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