SoSe2024 - Sensoren (SEN) und Signalaufbereitung (SAB): Unterschied zwischen den Versionen

Aus HSHL Mechatronik
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* können Sie mit ControlDesk Sensorwerte visualisieren.
* können Sie mit ControlDesk Sensorwerte visualisieren.
* können Sie mit ControlDesk Sensorwerte aufzeichnen, die Aufzeichnung korrekt benennen und in SVN speichern.
* können Sie mit ControlDesk Sensorwerte aufzeichnen, die Aufzeichnung korrekt benennen und in SVN speichern.
* können Sie eine Referenzmessung aufzeichnen.
* können Sie Messungen mit <code>funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.mat</code> in ein MATLAB<sup>®</sup>-Format konvertieren und analysieren.
* können Sie Messungen mit <code>funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.mat</code> in ein MATLAB<sup>®</sup>-Format konvertieren und analysieren.
* können Sie Fehler in der Messkette aufzeigen und beheben.
* können Sie Fehler in der Messkette aufzeigen und beheben.
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| 10:30 Uhr  || Veranstaltungsende ||  
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== Versuchsvorbereitung ==
= Versuchsvorbereitung =
=== Themen der Teams ===
== Themen der Teams ==
Füllen Sie bitte Ihren Wiki-Artikel und orientieren Sie sich am [[AF: Beispielartikel SEN/SAB|Beispielartikel]].  
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{| class="wikitable"
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| 3  || [[AF: Fernbedienung (SenFernb)|Fernbedienung (SenFernb)]] || Yunkai Lin, Xiangyao Liu, Yuhan Pan
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=== Aufgabe 1.1 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Offline-Modell ===
== Aufgabe 1.1 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Offline-Modell ==
Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)
Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)
* Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
* Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
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=== Aufgabe 1.2 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Online-Modell ===
== Aufgabe 1.2 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Online-Modell ==
Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)
Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)
* Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
* Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
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* Skizzieren Sie für Ihren Sensor eine vollständige Messkette.
* Skizzieren Sie für Ihren Sensor eine vollständige Messkette.


===Aufgabe 1.3 Vertiefung: Vergleich Softwarearchitektur Online/Offline-Modell===
==Aufgabe 1.3 Vertiefung: Vergleich Softwarearchitektur Online/Offline-Modell==
Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Modelle?
Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Modelle?


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= Workshop =
= Workshop =
== Vorbereitung ==
==Aufgabe 2.1 Sensor-Messketten Offline==
* Studieren Sie das Feedback auf der Diskussionsseite Ihres Artikels
Dauer: 30 min
* Schauen Sie sich die Bewertung der Lernzielkontrolle 1 in Sciebo an.
Im Modell CCF_offline werden die Sensoren
* Erzeugen Sie einen Entwicklungszweig des Simulationsmodells.
1. SenAbs - Abstandssensorik - Zhiyu Chen
* Setzen Sie alle bestätigten Maßnahmen der Lernzielkontrolle 1 um.
2. SenGier - Gierrate - Benjamin Dilly
* Testen Sie die Änderungen anhand aufgezeichneter Messdaten (vgl. Workshop 5).
3. SenKam - Kamera - Louis Holtapel
* Weisen Sie die Wirksamkeit der Umsetzung mit Testberichten nach.
4. SenLW - Lenkwinkel - Johann Kismann
5. SenTaster - Dominik König
6. SenVx - Laengsgeschwindigkeit - Yunkai Lin
7. SenLIDAR - LIDAR - Xiangyao Liu
simuliert.
ˆ Ihnen wurde ein Sensor zugeordnet.
ˆ Präsentieren Sie am Beamer in max. 5 Minuten für Ihren Sensor eine vollständige Messkette von
der Quelle (SEN, SAB) bis zur Senke.
ˆ Zeigen Sie die zugehörigen Signalnamen.
ˆ Zeichnen Sie mögliche Fehlerquellen ein.
ˆ Dokumentieren Sie die Messkette im Nachgang im Wiki.
Arbeitsergebnis: Vollständige Messkette für die Simulation im HSHL-Wiki


== Durchführung ==
Aufgabe 2.2 Sensor-Messketten Online
# Die Teams stellen nacheinander Prof. Schneider den aktuellen Stand vor.
Im Modell CCF_offline werden die Sensoren
# Präsentieren Sie die Maßnahmen und Wirksamkeit Block für Block.
1. SenAbs - Abstandssensorik - Kevin Mudczinski
# Stellen Sie in einem Plot Messwert und Referenz vor der Maßnahme und Sinal nach der Maßnahme dar.
2. SenGier - Gierrate - Can Nen
# Dokumentieren Sie die Wirksamkeit und diskutieren Sie diese mit Prof. Schneider.
3. SenKam - Kamera - Yuhan Pan
# Während Prof. Schneider bei anderen Teams ist, arbeiten Sie an Ihren Wiki-Artikeln
3 Workshop 9
# Dokumentieren Sie nachhaltig in SVN und im Wiki.
4. SenLW - Lenkwinkel - David Weigt
# Führen Sie die erfolgreich getesteten Änderungen im Hauptzweig (<code>trunk</code>) zusammen.
5. SenVx - Laengsgeschwindigkeit - Niklas Reeker
6. SenTaster - Oliver Scholze
eingelesen
ˆ Ihnen wurde ein Sensor zugeordnet.
ˆ Präsentieren Sie am Beamer in max. 5 Minuten für Ihren Sensor eine vollständige Messkette von
der Quelle (SEN, SAB) bis zur Senke.
ˆ Zeigen Sie die zugehörigen Signalnamen
ˆ Zeichnen Sie mögliche Fehlerquellen ein.
ˆ Dokumentieren Sie die Messkette im Nachgang im Wiki.
Arbeitsergebnis: Vollständige Messkette für das reale Fahrzeug im HSHL-Wiki


'''Workshopziele:'''
== Aufgabe 2.3 Messung am Fahrzeug ==
* Alle untersuchten Sensoren (vgl. Tabelle 2) funktionieren einwandfrei.
* Starten Sie eine Messung mit ControlDesk.
* Die Funktion der Senoren (SEN/SAB) ist einheitlich im Wiki dokumentiert.
* Kalibrieren Sie das Gyroskop und Messen Sie 1 Minute im Stillstand.
* Fahren Sie eine 360° Linkskurve, messen und dokumentieren Sie die Fahrzeit und Gierrate.
* Fahren Sie eine 360° Rechtskurve, messen und dokumentieren Sie die Fahrzeit und Gierrate.
* Sichern Sie die Messung in SVN.
 
'''Arbeitsergebnis:''' Messung in SVN
== Aufgabe 2.4 Analyse und Darstellung der Messergebnisse ==
* Wandeln Sie die Messungen für die MATLAB<sup>®</sup>-Auswertung um.
* Stellen Sie die Messungen und die Referenz in MATLAB<sup>®</sup> dar.
* Analysieren Sie die Messungen anhand der Referenz (360°/Zeit).
* Bestimmen Sie Messunsicherheit, Offset und Drift.
 
'''Arbeitsergebnis:''' Messprotokoll und Analyse der Sensoren im HSHL-Wiki
 
'''Lernzielkontrollfragen:'''
* Welchen Status hat die Sensorik (OK/NOK)?
* Gibt es Sensorfehler?
* Werden Sensorfehler passend verarbeitet?
== Nützlicher Link ==
== Nützlicher Link ==
* MATLAB<sup>®</sup>-Skript, welches die Messung in eine Auswertedatei umwandelt: [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/CaroloCupFahrzeug/funktionen/funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.m funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.m]
* MATLAB<sup>®</sup>-Skript, welches die Messung in eine Auswertedatei umwandelt: [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/CaroloCupFahrzeug/funktionen/funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.m funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.m]

Version vom 22. April 2024, 10:59 Uhr

Abb. 1: Sensoren (SEN) und Signalaufbereitung (SAB)

Autor: Prof. Dr.-Ing. Schneider
Workshop 2: Sensoren in Simulink (SEN) und Signalaufbereitung (SAB)
Workshoptermin: 25.04.2024
Lernzielkontrolle 1: 02.05.2024


Einleitung

Die Workshops im SDE Praktikum sollen die Studierenden das praktische Arbeiten in einem Mechatroniklabor im Bereich modellbasierte Entwicklung mit MATLAB/Simulink und DSpace Hardware DS1104/ControlDesk vermitteln. Der Umgang soll in der Selbstlernzeit geübt werden.

Lernziele

Nach erfolgreicher Teilnahme am Workshop:

  • können Sie die Simulation bedienen und Ergebnisse erzeugen.
  • haben Sie die Messketten der Sensoren online/offline dargestellt.
  • können Sie Sensorsignale aufbereiten.
  • können Sie mit ControlDesk Sensorwerte visualisieren.
  • können Sie mit ControlDesk Sensorwerte aufzeichnen, die Aufzeichnung korrekt benennen und in SVN speichern.
  • können Sie eine Referenzmessung aufzeichnen.
  • können Sie Messungen mit funktion_wandle_dspacemess_in_CCF_mess.mat in ein MATLAB®-Format konvertieren und analysieren.
  • können Sie Fehler in der Messkette aufzeigen und beheben.

Bewertung

Die Bewertung erfolgt im Rahmen der Lernzielkontrolle 1 am 02.05.2024.

Voraussetzungen

  • Dieser Workshop baut Workshops 1 auf.
  • Studieren Sie die Praktikumsordnung.
  • Die unter Vorbereitung aufgeführten Aufgaben sind vor dem Workshoptermin vorzubereiten. Der Workshop baut auf Ihre Vorbereitung auf.

Der Workshop setzt nachfolgende Kenntnisse voraus:

  • die Grundlagen der Programmierung,
  • der Umgang mit der Versionsverwaltung SVN und
  • der Umgang mit MATLAB®/Simulink.
  • Für den Workshop benötigen Sie MATLAB®Simulink in der Version 2019b 64bit.

Entsprechende Selbstlernkurse finden Sie auf der Lernplattform.

Lernzielkontrolle

Ablauf des Praktikums

Tabelle 1: Agenda des Workshops
Uhrzeit Agenda Form
08:15 Begrüßung Moderation durch Prof. Schneider
08:20 Sensor-Messketten Offline Einzelpräsentationen, max. 5 Minuten
08:35 Sensor-Messketten Online Einzelpräsentationen, max. 5 Minuten
08:50 Sensor-Messketten Online Einzelpräsentationen, max. 5 Minuten
10:25 Messung der Gierrate am Fahrzeug, Auswertung und Analyse Gruppenarbeit 10 Minuten am Fahrzeug und PC
10:30 Uhr Veranstaltungsende

Versuchsvorbereitung

Themen der Teams

Füllen Sie bitte Ihren Wiki-Artikel und orientieren Sie sich am Beispielartikel.

Tabelle 2: Teameinteilung und Themen für die Vorbereitung
# Thema Teilnehmer
1 Abstandssensorik (SenAbs) Daniel Block, Dennis Fleer
2 Gierrate (SenGier, SabGier) Paul Janzen, Philipp Sander
3 Fernbedienung (SenFernb) Yunkai Lin, Xiangyao Liu, Yuhan Pan

Aufgabe 1.1 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Offline-Modell

Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)

  • Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
  • Identifizieren Sie die Senken/Ausgänge.
  • Skizzieren Sie für Ihren Sensor eine vollständige Messkette.


Aufgabe 1.2 Hausaufgabe: Softwarearchitektur Online-Modell

Analysieren Sie die Softwararchitektur des Online-Modells für Ihren Sensor (vgl. Tabelle 2)

  • Identifizieren Sie die Quellen/Eingänge.
  • Identifizieren Sie die Senken/Ausgänge.
  • Skizzieren Sie für Ihren Sensor eine vollständige Messkette.

Aufgabe 1.3 Vertiefung: Vergleich Softwarearchitektur Online/Offline-Modell

Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Modelle?

Arbeitsergebnisse:

  • Messkette Offline & Online
  • Vergleichstabelle

Lernzielkontrollfragen:

  • Welche Verarbeitungsblöcke gibt es?
  • Welche Signalflüsse gibt es?

Workshop

Aufgabe 2.1 Sensor-Messketten Offline

Dauer: 30 min Im Modell CCF_offline werden die Sensoren 1. SenAbs - Abstandssensorik - Zhiyu Chen 2. SenGier - Gierrate - Benjamin Dilly 3. SenKam - Kamera - Louis Holtapel 4. SenLW - Lenkwinkel - Johann Kismann 5. SenTaster - Dominik König 6. SenVx - Laengsgeschwindigkeit - Yunkai Lin 7. SenLIDAR - LIDAR - Xiangyao Liu simuliert. ˆ Ihnen wurde ein Sensor zugeordnet. ˆ Präsentieren Sie am Beamer in max. 5 Minuten für Ihren Sensor eine vollständige Messkette von der Quelle (SEN, SAB) bis zur Senke. ˆ Zeigen Sie die zugehörigen Signalnamen. ˆ Zeichnen Sie mögliche Fehlerquellen ein. ˆ Dokumentieren Sie die Messkette im Nachgang im Wiki. Arbeitsergebnis: Vollständige Messkette für die Simulation im HSHL-Wiki

Aufgabe 2.2 Sensor-Messketten Online Im Modell CCF_offline werden die Sensoren 1. SenAbs - Abstandssensorik - Kevin Mudczinski 2. SenGier - Gierrate - Can Nen 3. SenKam - Kamera - Yuhan Pan 3 Workshop 9 4. SenLW - Lenkwinkel - David Weigt 5. SenVx - Laengsgeschwindigkeit - Niklas Reeker 6. SenTaster - Oliver Scholze eingelesen ˆ Ihnen wurde ein Sensor zugeordnet. ˆ Präsentieren Sie am Beamer in max. 5 Minuten für Ihren Sensor eine vollständige Messkette von der Quelle (SEN, SAB) bis zur Senke. ˆ Zeigen Sie die zugehörigen Signalnamen ˆ Zeichnen Sie mögliche Fehlerquellen ein. ˆ Dokumentieren Sie die Messkette im Nachgang im Wiki. Arbeitsergebnis: Vollständige Messkette für das reale Fahrzeug im HSHL-Wiki

Aufgabe 2.3 Messung am Fahrzeug

  • Starten Sie eine Messung mit ControlDesk.
  • Kalibrieren Sie das Gyroskop und Messen Sie 1 Minute im Stillstand.
  • Fahren Sie eine 360° Linkskurve, messen und dokumentieren Sie die Fahrzeit und Gierrate.
  • Fahren Sie eine 360° Rechtskurve, messen und dokumentieren Sie die Fahrzeit und Gierrate.
  • Sichern Sie die Messung in SVN.

Arbeitsergebnis: Messung in SVN

Aufgabe 2.4 Analyse und Darstellung der Messergebnisse

  • Wandeln Sie die Messungen für die MATLAB®-Auswertung um.
  • Stellen Sie die Messungen und die Referenz in MATLAB® dar.
  • Analysieren Sie die Messungen anhand der Referenz (360°/Zeit).
  • Bestimmen Sie Messunsicherheit, Offset und Drift.

Arbeitsergebnis: Messprotokoll und Analyse der Sensoren im HSHL-Wiki

Lernzielkontrollfragen:

  • Welchen Status hat die Sensorik (OK/NOK)?
  • Gibt es Sensorfehler?
  • Werden Sensorfehler passend verarbeitet?

Nützlicher Link



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