JetRacer ROS AI Robot: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 19. Februar 2024, 09:36 Uhr

Autor:	Jonas Michael Baisler
Modul:	Projektarbeit, TBD (bitte eintragen)
Starttermin:	19.02.2024
Abgabetermin:	TBD
Prüfungsform:	Modulabschlussprüfung als Hausarbeit (Praxisbericht, Umfang 30-50 Seiten Textteil)
Betreuer:	Prof. Dr.-Ing. Schneider, Tel. 806
Mitarbeiter:	Marc Ebmeyer, Tel. 847

Einführung

Der JetRacer ist ein Modellrennwagen im Maßstab 1:10. Hierbei handelt es sich um ein leistungsstarkes intelligentes KI-Modellfahrzeug, das speziell für Studierende entwickelt wurde, die den Umgang mit dem Robot Operation Systelm (ROS) erlernen möchten. Das System besteht aus zwei Steuereinheiten. Den Host-Controller bildet das JETSON-NANO-DEV-KIT-A und als Sub-Controller wird ein Raspberry Pi RP2040-Mikrocontroller verwendet. Die Hauptplatine integriert die OLED, den Servomotor-Antriebsschaltkreis, den Batterieschutzschaltkreis, einen Audioausgangsschaltkreis usw., das lästige Löten des Schaltkreises erspart, das Entladen und Laden unterstützt und kein wiederholtes Entfernen des Akkus erfordert. Der verbauter IMU-Lagesensor und DC-Encodermotor regelt die Geschwindigkeit über einen PID-Regler und kann einen Radkilometerzähler ausgeben. Die Software ist mit dem Open-Source-Projektprogramm NVIDIA Jetbot kompatibel und unterstützt AI Deep Learning, SLAM-Mapping und -Navigation, visuelle OpenCV-Verarbeitung, intelligente Sprachinteraktion und andere Funktionen.

Aufgabenstellung

Einarbeitung in den JetRacer
Ansteuerung des Antriebs und der Lenkung
Einlesen der Sensoren
Fokus auf eines der Schwerpunktgebiete
1. SLAM LiDAR Mapping
2. Bahnplanung, Autonome Navigation, dynamische Hindernisbehandlung
3. Bildverarbeitung
4. Mensch-Roboter Sprachinteraktion
Systemtest
Optimierung
Dokumentation der Vorgehensweise 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 Linux
C-Programmierung
Dokumentenversionierung mit SVN
Optional:
- AI Deep Learning mit NVIDIA Jetson Nano
- OpenCV Vision Processing
- Simulation mit WeBots
- Umgang mit ROS2
- Partikel Filter SLAM
- Mensch-Roboter Sprachinteraktion

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll - Live Gespräch mit Prof. Schneider
Projektvorstellung im Wiki
Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
Tägliche Dokumentation der geleisteten Arbeitsstunden
Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit

SVN-Repositorium

TBD

Getting started

Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel

Nützliche Artikel

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-[[Datei:Waveshare_JetRacer_Professional_ROS_AI_Kit.png|thumb|rigth|300px|Abb. 1: JetRacer ROS AI Roboter von [https://www.waveshare.com/product/robotics/mobile-robots/jetson-nano-ai-robots/jetracer-ros-ai-kit.htm#none; Waveshare]]]]
+[[Datei:Waveshare_JetRacer_Professional_ROS_AI_Kit.png|thumb|rigth|300px|Abb. 1: JetRacer ROS AI Roboter von [https://www.waveshare.com/product/robotics/mobile-robots/jetson-nano-ai-robots/jetracer-ros-ai-kit.htm#none; Waveshare]]]
 [[Kategorie:AMR]]
 [[Kategorie:JetRacer ROS AI Roboter]]
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-== Anforderungen ==
 == 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.