JetRacer: Spurführung mit künstlicher Intelligenz und MATLAB/Simulink: Unterschied zwischen den Versionen

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== Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit ==
== Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit ==
* Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: [[Gantt-Diagramm| Gantt Diagramm erstellen]]
* Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: [[Gantt-Diagramm| Gantt Diagramm erstellen]]
* Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das [[Diskussion:JetRacer:_Spurf%C3%BChrung_mit_k%C3%BCnstlicher_Intelligenz|Besprechungsprotokoll]] - Live Gespräch mit Prof. Schneider
* Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das [[Diskussion:JetRacer:_Spurführung_mit_künstlicher_Intelligenz_und_MATLAB/Simulink|Besprechungsprotokoll]] - Live Gespräch mit Prof. Schneider
* Projektvorstellung im Wiki
* Projektvorstellung im Wiki
* Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
* Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN

Version vom 13. Oktober 2023, 08:56 Uhr

Abb. 1: JetRacer AI Pro von Waveshare

Autor: Md Limon Apu
Art: Projektarbeit
Starttermin: TBD
Abgabetermin: TBD
Betreuer: Prof. Schneider

Einführung

Der JetRacer ist ein Modellbaufahrzeug im Maßstaß 1:10. Der Hauptsensor ist eine Monovideokamera und die Datenverarbeitung erfolgt auf einem NVIDIA® Jetson Nano.

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in das bestehende Framwework und Dokumentation
  2. Nutzung von MATLAB®/Simulink zum Anlernen des Jetson Nano.
  3. Implementierung und Optimierung eines Reglers für die Spurführung (z. B. PD-Regler)
  4. Anlernen der KI für den Rundkurs im Labor Autonome Systeme
  5. Optimierung der Spurführung anhand der Parameter Fahrgeschwindigkeit und Präzision der Spurführung
  6. Bewertung der Vor- und Nachteile der Programmierungebungen
  7. 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.

  • Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz/Deep Learning
  • Programmierung in MATLAB®, C++, Python
  • Dokumentenversionierung mit SVN

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

SVN-Repositorium

Getting started

Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel

Mögliche Folgethemen

  • Kreuzungserkennung
  • Vorfahrterkennung
  • Hinderniserkennung und Umfahrung
  • Schildererkennung

Nützliche Artikel


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