Autonomous Driving: Unterschied zwischen den Versionen

Aus HSHL Mechatronik
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[[Datei:TUBS 1702 VOG Carolo-CupWEB 164.jpg|thumb|rigth|500px|Fig. 1: Track in the Lab im Labor Autonome Systeme]]
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= Einführung =
= Introduction =
Die HSHL setzt Modellfahrzeuge im Maßstab 1:10 ein, um Studierende im Bereich "Autonomes Fahren" auszubilden. Themen sind
A model car (scale 1:10) equipped with a different sensors should
* autonome Spurführung,
* drive autonomously in the right lane,
* Objekterkennung und -vermeidung,
* avoid obstacles,
* beachtung von Vorfahrtregeln an Kreuzungen und
* react on sign and crossroads and
* autonomes Parken.
* parc autonomously.
Zu Start eines jeden Praktikumstermins müssen die Studierenden die Funktion der Fahrzeuge prüfen. In dieser Arbeit wird ein Prüfstand entwickelt, der alle Sensoren autonom prüft und die Funktion in Form eines Prüfberichts (TÜV) bescheinigt.
Usually this can done by conventional algorithms (image processing, LiDAR object detection and sensor data fusion) or artificial intelligence (AI) (see Fig. 1). Choose a topic, analyze the possible solutions an solve task.


= Aufgabenstellung =
= Task list =
# Planung eines Rollenprüftstandes für ein Modellfahrzeug
#
# Bestellung nötiger Bauteile
CAD-Design und Druck benötigter Bauteile
Systemaufbau
Systemtest
Optimierung
Dokumentation im HSHL-Wiki
# Familiarization with the topic
# Familiarization with the topic
## lane keeping
## lane keeping
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* Robotics
* Robotics
* Control technology  
* Control technology  
* sourcecode versioning with SVN
* Sourcecode versioning with SVN
* Documentation with Word and in the HSHL Wiki.
* Documentation with Word and in the HSHL Wiki.



Aktuelle Version vom 4. März 2025, 16:10 Uhr

Fig. 1: Track in the Lab im Labor Autonome Systeme
Autor: TBD
Art: PS, PA, BA, MA
Starttermin: TBD
Abgabetermin: TBD
Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Schneider

Introduction

A model car (scale 1:10) equipped with a different sensors should

  • drive autonomously in the right lane,
  • avoid obstacles,
  • react on sign and crossroads and
  • parc autonomously.

Usually this can done by conventional algorithms (image processing, LiDAR object detection and sensor data fusion) or artificial intelligence (AI) (see Fig. 1). Choose a topic, analyze the possible solutions an solve task.

Task list

  1. Familiarization with the topic
    1. lane keeping
    2. avoid obstacles
    3. traffic sign detection
    4. right of way at intersections
    5. autonomous parking
  2. Set up requirements for the system
  3. Research on solutions for the task
  4. Evaluation of the solutions using a morphological box (Zwicky box)
  5. Implementation the most promising solution with MATLAB®
  6. Evaluate the results based on technical features
  7. Discussion of the results
  8. Testing of the system requirements - proof of functionality
  9. Scientific documentation as a wiki article with an animated gif

Knowledge Requirements

The project requires prior knowledge in some but not all of the following subject areas. If you do not meet the requirements, the task can be individually adapted based on your previous knowledge.

  • Model making (e. g. woodworking, metalworking, CAD, 3D printing)
  • MATLAB®/Simulink
  • Robotics
  • Control technology
  • Sourcecode versioning with SVN
  • Documentation with Word and in the HSHL Wiki.

Requirements for scientific work

Repository

  • Video:
  • Steering angle:

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