JetRacer: Spurführung mit künstlicher Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

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* [https://de.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-robotics-arena-deep-learning-with-nvidia-jetson-and-ros--1542015526909.html Deep Learning with MATLAB, NVIDIA Jetson, and ROS]
* [https://de.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-robotics-arena-deep-learning-with-nvidia-jetson-and-ros--1542015526909.html Deep Learning with MATLAB, NVIDIA Jetson, and ROS]
* [https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer NVidia: JetRacer]
* [https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer NVidia: JetRacer]
* [https://www.formulaedge.org/what-is-jetracer]
* [https://www.formulaedge.org/what-is-jetracer formulaedge.org]
* [https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_AI_Kit Waveshare Wiki]
* [https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_AI_Kit Waveshare Wiki]
* [https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/2072946-matlab-to-control-jetracer-jetson-nano-tx1-motor/?s_tid=ans_lp_feed_leaf FAQ: Matlab to control jetracer(jetson nano tx1) motor]
* [https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/2072946-matlab-to-control-jetracer-jetson-nano-tx1-motor/?s_tid=ans_lp_feed_leaf FAQ: Matlab to control jetracer(jetson nano tx1) motor]

Version vom 26. August 2024, 14:50 Uhr

Abb. 1: JetRacer AI Pro von Waveshare

Autor: Evrard Leuteu
Art: Projektarbeit
Starttermin: TBD
Abgabetermin: TBD
Betreuer: Prof. Schneider

Einführung

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in das bestehende Framwework
  2. Optimierung der KI für den Rundkurs im Labor Autonome Systeme (Geschwindigkeit, Robustheit).
  3. Optimierung des Reglers (z. B. PD-Regler)
  4. Nutzung von MATLAB zum Anlernen des Jetson Nano.
  5. Nutzung von ROS2 zum Anlernen des Jetson Nano.
  6. Bewertung der Vor- und Nachteile der Programmierumgebungen.
  7. Auswahl einer KI-Entwicklungsumgebung
  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.

  • Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz/Deep Learning
  • Programmierung in 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

Literatur

Schreiber, C.: KI-gestützte „Follow-Me“-Funktion am Beispiel des JetRacer. Mittweida, Hochschule Mittweida – University of Applied Sciences, Fakultät Ingenieurwissenschaften, Masterarbeit, 2023. URL: [1]


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