AMR: Aufbau eines Autonomen Fahrzeugs: Unterschied zwischen den Versionen
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*[[Software_Versionsverwaltung_mit_SVN| Einführung in SVN]] | *[[Software_Versionsverwaltung_mit_SVN| Einführung in SVN]] | ||
== Wichtiger Hinweis == | |||
Arbeiten Sie ausschließlich in Ihrem Entwicklungszweig: [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2023_OSE_Spurerkennung_Sprint_3/ Branch: 2023_OSE_Spurerkennung_Sprint_3] | |||
== Allgemeine Anforderungen == | == Allgemeine Anforderungen == |
Version vom 31. August 2023, 08:40 Uhr
Author: Lukas Ostrzinski
Art: Praxissemester
Modul: ITD-B-2-4.01
Dauer: 24.07.2023 (KW30) – 13.11.2023 (KW46)
Wöchentliche Arbeitszeit: 39.83 h/w, Anwesenheitspflicht im Labor
Betreuer: Prof. Dr.-Ing Ulrich Schneider
Prüfungsform: Modulabschlussprüfung als Hausarbeit (Praxisbericht, Umfang 20 Seiten) und mündliche Prüfungsleistung (Präsentation, 15 Minuten)
Mitarbeiter: Marc Ebmeyer, Tel. 847
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.
Aufgabenstellung
- Unterstützen Sie Marc Ebmeyer beim Aufbau, der Inbetriebnahme und Dokumentation von 2 neuen AMR
- Arbeiten Sie sich anhand des Wiki-Artikels in die bestehende Bildverarbeitung ein.
- Prüfen Sie Schritt für Schritt ob die Kameraparameter a, b, c korrekt übertragen werden.
- Funktioniert die Kamerakalibrierung und Entzerrung fehlerfrei?
- Vergleichen Sie die ermittelten Kalibrierparameter: Kalibrierung_der_Kamera
- Funktioniert die Inverse Perspektiventransformation (IPT) fehlerfrei?
- Vergleichen Sie die ermittelten Parameter: Draufsichterstellung
- Funktioniert die Segmentierung der Fahrbahnmarkierungen fehlerfrei?
- Funktioniert die Berechnung des Spurpolynoms einwandfrei?
- Werden die Parameter für die Gerade und Kurve korrekt ermittelt?
- Vergleichen Sie die ermittelten Parameter: Praktikum Systementwurf : Referenzmessung für das Spurpolynom
- Werden die Spurparameter a, b, c korrekt gesendet?
- Werden die Spurparameter a, b, c korrekt von der DS1104 empfangen?
- Identifizieren Sie ggf. Fehler.
- Planen Sie die Korrekturen mit Marc Ebmeyer oder Prof. Schneider.
- Setzen Sie die Korrekturen um.
- Testen Sie das Ergebnis auf der Gerade und in der ersten Linkskurve.
Arbeitsweise/Tätigkeitsbeschreibung
Der Studierenden sollen sich im Rahmen des Praxissemesters mit der Entwicklung und dem Aufbau von autonomen mobilen Robotern (AMR) beschäftigen. Dazu zählen Aufgaben aus den Bereichen:
- Projektmanagement
- Dokumentation
- Forschung und Entwicklung
- Mechanische Konstruktion und Aufbau des mobilen Roboters
- Auswahl passender Sensoren und Aktoren
- Elektrische Konstruktion, Aufbau und Verdrahtung des mobilen Roboters
- Entwicklung der Schnittstelle zwischen Hardware und Software
- Ansteuerung über MATLAB®/Simulink
- Programmierung und Entwicklung der Software für die autonome Navigation
- Simulation und Visualisierung des mobilen Roboters
- 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
- Praktikum_SDE
- SoSe23_-_Praktikum_Systementwurf_-_Objekt-_und_Spurerkennung_(OSE)_mit_Kamera
- Beispiel-Artikel von Prof. Göbel
- Beispiel-Artikel von Prof. Schneider
- Camera Calibration Toolbox
- Code Reviews
- Systematische Fehlersuche
- Kategorie:DSPACE
- PAP Designer Einstieg
- Visual Studio 2019 Lehrvideo
- Einführung in SVN
Wichtiger Hinweis
Arbeiten Sie ausschließlich in Ihrem Entwicklungszweig: Branch: 2023_OSE_Spurerkennung_Sprint_3
Allgemeine Anforderungen
- Tägliches Führen des Studennachweises in [TBD SVN]
- Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
- Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll - Live Gespräch mit Prof. Schneider oder Marc Ebmeyer
- Projektvorstellung im Wiki
- Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
- Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
- Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
- Anforderungen an Praxissemesterstudierende
Datenaustausch
- Stundenzettel, Daten, Doku: Sciebo
- Software: Branch: 2023_OSE_Spurerkennung_Sprint_3
KOS-Transformation Bild zu Welt
m: Bildhöhe in Pixel (z B. 532 pixel)
n: Bildbreite in Pixel (z B. 752 pixel)
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