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Kurscode: 
AUT 218
Kursdauer: 
Frühling
Kurstyp: 
Wahlfach
Vorlesung: 
2
Bewerbungszeit: 
1
Laboratuvar Saati: 
0
Kredit: 
3
ECTS: 
4
Kursname: 
Almanca
Kurs Koordinator: 
Das Ziel der Lektion: 
Den Studierenden die Fortschritte und aktuellen Praktiken im Bereich autonome Fahrzeuge zu vermitteln.
Kursinhalt: 

Kinematische Modellierung mobiler Roboter, Lokalisierung und Kartierung, Segmentierung, Bewegungsplanung, Hindernisvermeidung und -steuerung mit Fahrzeugbewegungs- und Umgebungssensoren

Lehrmethoden des Kurses: 
1. Unterrichtsmethode 2. Problemlösungsmethode 3. Frage/Antwort 4. Arbeiten im Labor 5. Arbeiten in der Werstatt 6. Projekte 7. Fallstudienmethode 8. Diskussionsmethode 9. Teamarbeit 10. Gastsprecher 11. Praesentationsm
Messmethoden des Kurses: 
A. Zwischenprüfung B. Abschlussprüfung C. Anwesenheit D. Quiz E. Praesentation F. Hausaufgaben G. Projekte H. Praxis

Vertikale Reiter

Course Learning Outcomes

Lernergebnisse Programm Lernergebnisse Lehrmethoden Messmethoden
Fähigkeit, die Architektur und Komponenten der autonomen Robotersoftwarebibliothek zu definieren

 

3,5,6,7,9,12,13 1,2,3,4,7,11 A,B,C,D,F
Erstellung kinematischer Modelle sich bewegender Roboter 

 

3,5,6,7,9,12,13 1,2,3,4,7,11 A,B,C,D,F
Fähigkeit, Objekte mithilfe visueller und Lidar-Daten zu erkennen

 

 
3,5,6,7,9,12,13
 
1,2,3,4,7,11
 
A,B,C,D,F
Demonstration von Kenntnissen und Fähigkeiten zur Roboterpositionierung  
3,5,6,7,9,12,13
 
1,2,3,4,7,11
 
A,B,C,D,F

Course Flow

 
Wöchentliche Themenverteilung
Woche Themen Vorbereitungen
1 Fähigkeit, Architekturen und Komponenten für fahrerlose Fahrzeuge zu definieren  
2 Mobile Roboterkinematik  
3 Koordinatentransformationen  
4 Vision-Sensoren  
5 Vision im autonomen Fahren  
6 Lidars im autonomen Fahren  
7 Einführung in ROS  
8 Zwischenprüfung  
9 Sensorfusion  
10 Verfolgung mehrerer Ziele  
11 Lokalisierung  
12 SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung, graphische Auswertung)  
13 Bewegungsplanung  
14 Kontrolle  
15 Abschlussprüfung  

Recommended Sources

QUELLEN
Modulskripte R. Siegwart, IR. Nourbakhsh, and D. Scaramuzza, Introduction to Autonomous Mobile Robots, 2nd ed., MIT Press, 2011
Weitere Quellen Thrun, Burgard, Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005

Material Sharing

MATERIALTEILUNG
Dokumente Vorlesungsfolien

 

Hausaufgaben 1 St. Hausaufgabe
Prüfungen Quiz, Zwischenprüfung, Abschlussprüfung 

Assessment

 
BEWERTUNGSSYSTEM
HALBJAHR-AKTİVİTAETEN ANZAHL Gewichtung in Endnote (%)
Hausaufgaben 2 5
Anwesenheit(min.80% Pflicht) 14 5
Quiz 2 10
Zwischenprüfung 1 30
Abschlussprüfung (Min.erforderliche Note:DD 40%) 1 50
     
Summe    100
Beitrag der Abschlussprüfung    50
Beitrag der Halbjahraktivitäten   50
Summe(Min.erforderliche Note:DD 40%)   100

Course’s Contribution to Program

BEITRÄGE DER LEHRVERANSTALTUNG ZU DEN LERNERGEBNİSSEN DES PROGRAMMS
Lernergebnisse des Kraftfahrzeudtechnik Programms
Nr Lernergebnisse Beitragsstufe
1 2 3 4 5
PÇ1 Die Studierende können die Otto-Diesel-Motorentechnologien und Antriebsstränge erklären und die mathematischen Berechnungen in seinem Fachbereich durchführen.          
PÇ2 Die Studierende können die Montage- und Demontagearbeiten von Verbrennungsmotoren durchführen.          
PÇ3 Die Studierende können  die Kfz-Elektrik und Kfz-Elektronik erklären.          X
PÇ4 Die Studierende können die Fertigungstechnologien und Werkstoffen von Automobilteilen erkennen und diese rechnergestützt entwerfen. Sie können die notwendigen Mess- und Testarbeiten durchführen und  Störungen feststellen.          
PÇ5 Die Studierende erwerben die Fähigkeit, Energie effizient zu nutzen, alternative Motoren und Kraftstoffe zu verstehen, neue Technologien im Automobilsektor zu erfassen und Projekte zu erstellen; sie haben Kenntnisse über die Auswirkungen der globalen Erwärmung und der Motoremissionen auf die Umwelt.      X    
Gemeinsame Programmergebnisse – WISSEN
PÇ6 Die Studierende verfügen über grundlegende, aktuelle und praxisbezogene Kenntnisse in deren Beruf.       X  
PÇ7 Die Studierende verfügen über Kenntnisse in Arbeitssicherheit, Umweltbewusstsein und Qualitätsprozessen.        
Gemeinsame Programmergebnisse – FÄHIGKEIT
PÇ8 Die Studierende verfolgen aktuelle Entwicklungen und Anwendungen in deren Beruf und nutzen sie effektiv.          
PÇ9 Die Studierende nutzen Informationstechnologien (Software, Programme, Animationen usw.), die mit deren Beruf verbunden sind, effektiv.        
PÇ10 Die Studierende  besitzten die Fähigkeit, berufliche Probleme und Themen unabhängig mit einer analytischen und kritischen Herangehensweise zu bewerten und Lösungsvorschläge zu präsentieren.          
Gemeinsame Programmergebnisse – KOMPETENZ
PÇ11 Die Studierende können ihre Gedanken entsprechend eigenen Wissens- und Fähigkeitsniveau durch schriftliche und mündliche Kommunikation effektiv präsentieren und verständlich ausdrücken.          
PÇ12 Die Studierende können  Verantwortung als Teammitglied übernehmen, um komplexe, unvorhersehbare Probleme in deren Fachbereich zu lösen.        
PÇ13 Die Studierende verfügen über Bewusstsein für Karriereentwicklung und lebenslanges Lernen.        
PÇ14 Die Studierende besitzten soziale, wissenschaftliche, kulturelle und ethische Werte bei der Erhebung, Anwendung und Veröffentlichung von Daten in deren Fachbereich.          
PÇ15 Die Studierende können  Fachinformationen in einer Fremdsprache verfolgen und  mit Kollegen kommunizieren.          

ECTS

MODULKATEGORIE Fachwissen / Pflichtfächer
ECTS / AUFWANDTABELLE
Aktivität Anzahl Dauer
(Stunden)
Gesamtaufwand
(Stunden)
Vorlesungszeit 14 3 42
Sebststudium (Vorbereitende Studie, Stärkung) 14 2 28
Hausaufgaben 2           4 8
Quiz 2 2 4
Zwischenprüfung 1 4 4
Abschlussprüfung 1 8 8
Projekte      
Summe Arbeitsaufwand     94
Summe Arbeitsaufwand / 25 (h)     3,79
Modul ECTS Punkte     4