Programmierung eines Jetson Nano mit MATLAB/Simulink

Aus HSHL Mechatronik
Version vom 12. August 2024, 09:34 Uhr von Ulrich Schneider (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „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 {| class="wikitable" |- | '''Autor:''' || A B M Abir Mahboob |- | '''Modul:''' || Projektarbeit, TBD (bitte eintragen) |- | '''Starttermin''': || TBD |- | '''Abgabeter…“)
(Unterschied) ← Nächstältere Version | Aktuelle Version (Unterschied) | Nächstjüngere Version → (Unterschied)
Zur Navigation springen Zur Suche springen
Abb. 1: JetRacer ROS AI Roboter von Waveshare
Autor: A B M Abir Mahboob
Modul: Projektarbeit, TBD (bitte eintragen)
Starttermin: TBD
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

  1. Einarbeitung in den JetRacer
  2. Programmierung des Jetson Nano mit MATLAB®/Simulink
  3. Ansteuerung des Antriebs und der Lenkung
  4. Einlesen der Sensoren (Kamera, LiDAR,..)
  5. Fahrt mit der Fernbedienung
  6. Optional:
    1. Autonome Navigation mit ROS oder ROS2
    2. Bildverarbeitung
    3. LiDAR Objekterkennung
  7. Systemtest
  8. Optimierung
  9. 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

Repositorium

  • Sciebo-Projektordner: \JetRacer_ROS_AI_Robot\
  • Sciebo-Abgabeordner: \Jonas_Baisler\Projektarbeit\

Getting started

Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel

Nützliche Artikel


→ zurück zum Hauptartikel: Studentische Arbeiten