Praktikum SDE

Aus HSHL Mechatronik
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Das Praktikum SDE findet jedes Jahr im Studiengang Mechatronik / Schwerpunkt System Design Engineering (SDE) / 6.-7. Semester statt.
Es soll die Kenntnisse und Erfahrungen im Umgang Autonomen Mobilen Robotern (AMR) vertiefen und ausbauen. Zu diesem Zweck wird ein Fahrzeug entwicklet, welches sich an den Anforderungen und Bedingungen des CaroloCups orientiert. Hierbei handelt es sich um einen Wettbewerb, indem studentische Teams mit autonom fahrenden Modellfahrzeugen Parcoure und Einparksituationen meistern müssen.

Allgemeines

Dieser Abschnitt beschäftigt sich mit den allgemeinen Anforderungen an das Fahrzeug, sowohl Software- als auch Hardwareseitig. Gleichfalls werden hier auch sämtliche Schnittstellen zwischen der Hardware und Software beschrieben und erklärt.

Anforderungen

Die Anforderungen welche an das Fahrzeug gestellt werden, können in diesem Abschnitt leichter aufgeschlüsselt nachgelesen werden. Grundlage hierfür ist das Regelwerk des Carolo Cups 2014.

Fahrzeughardware

Im Bereich der Fahrzeughardware geht es um die grundlegenden Merkmale des Fahrzeuges, vom Chassie bis zum Infrarotsensor wird hier alles aufgelistet und die genaue Positionierung erläutert. Genauso finden sich hier Anleitungen zur Bedienung des Fahrzeuges wieder.

Fahrzeugsoftware

Neben der Hardware gibt es noch den Bereich Software. In diesem werden sämtliche Abläufe und Strukturen erläutert. Genauso kann man hier die einzelnen Funktionsparameter nachlesen und weitere Informationen über die Funktionen erlangen.

Kommunikation

Um für einen reibungslosen Ablauf der Hard- und Software zu garantieren, benötigt es eine gute Kommunikation. Die Details zur Art und Weise der Kommunikation wird in diesem Abschnitt detailiert erklärt.

Projekte

CAN-Kommunikation mit Arduino

Kommunikation zwischen PC und dSpace-Karte via RS232

Autonome Längs- und Querregelung

BSF - Bahn- und Spurführung

AEP - Autonomes Einparken

Spurerkennung

Offset-Kompensation Gyro Sensor

Filterung Fernbedienung

Objekterkennung mit Laserscanner

Objekterkennung mit Kamera

Bildverarbeitung mit Raspberry Pi und Webcam