Modul RO5500-KP12

Dauer:

Angebotsturnus:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Robotics and Autonomous Systems 2019 (Vertiefung), Vertiefung, 1. und 2. Fachsemester

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Lernziele der Veranstaltung Vehicle Dynamics and Control:
• Die Studierenden besitzen einen Überblick über grundlegende Begriffe und Konzepte der Fahrdynamik.
• Die Studierenden entwickeln ein vertieftes Verständnis der Dynamik von Kraftfahrzeugen.
• Die Studierenden verstehen den Zweck und die Ziele von Fahrdynamikreglern.
• Die Studierenden können Modelle für den Entwurf von Fahrdynamikreglern herleiten.
• Die Studierenden können grundlegende Konzepte der Regelungstechnik auf Fahrdynamikprobleme anwenden.
• Die Studierenden haben einen groben Überblick über den derzeitigen Stand aktiver Sicherheitssysteme, Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren.
• Die Studierenden werden in die Lage versetzt, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsarbeit in diesem Gebiet aufzunehmen und die wissenschaftliche Literatur zu lesen.
• Lernziele der Veranstaltung Perception for Autonomous Driving:
• Die Studierenden erhalten einen Überblick über autonom fahrende Systeme.
• Die Studierenden lernen den Perception Layer in der Architektur von autonom fahrenden Systemen umfassend kennen.
• Die Studierenden erhalten eine umfassende Einführung in stochastische Signale.
• Die Studierenden beherrschen die Werkzeuge für die Analyse stochastischer Signale.
• Die Studierenden können verschiedene Modelle für stochastische Signale verwenden.
• Die Studierenden können Tracking Algorithmen entwerfen.
• Die Studierenden können algorithmische Lösungen für Entscheidungsprobleme unter Berücksichtigung von Vorinformation entwerfen.
• Lernziele des Seminars Current Topics in Autonomous Vehicles:
• Die Studierenden können aktuelle wissenschaftliche Literatur recherchieren und verstehen.
• Die Studierenden können aktuelle Algorithmen aus wissenschaftlicher Literatur nachbilden und evaluieren.
• Die Studierenden können Ergebnisse aus aktueller wissenschaftlicher Literatur reproduzieren, erweitern und publikumsgerecht präsentieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Setzt voraus:

• Regelungstechnische Systeme (RO4400-KP08)
• Technische Mechanik (RO1500-KP08)

Modulverantwortlicher:

• Prof. Dr. Georg Schildbach

Lehrende:

• Institut für Medizinische Elektrotechnik

• Prof. Dr. Georg Schildbach
• PD Dr.-Ing. habil. Alexandru Paul Condurache

Literatur:

• Rajamani, R: Vehicle Dynamics and Control (2nd edition) - Springer, 2012, ISBN 978-1-4614-1432-2
• Mitschke, M; Wallentowitz, H.: Dynamik der Kraftfahrzeuge (5th edition) - Springer, 2014 (ISBN: 978-3-658-05067-2)
• Charles W. Therrien: Decision estimation and classification - J. Wiley and Sons, 1991.
• Simon Haykin: Adaptive Filter Theory - Prentice Hall, 1996
• Christopher M. Bishop: Pattern recognition and machine learning - Springer, 2006
• A. Mertins: Signaltheorie: Grundlagen der Signalbeschreibung, Filterbänke, Wavelets, Zeit-Frequenz-Analyse, Parameter- und Signalschätzung - Springer-Vieweg, 3. Auflage, 2013

Sprache:

• Wird nur auf Englisch angeboten

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungen gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- RO5500-L1: Vehicle Dynamics and Control, Klausur, 60min, 50% der Modulnote
- RO5500-L2: Perception for Autonomous Vehicles, Klausur, 60min, 50% der Modulnote
- RO5500-L3 Technology of Autonomous Vehicles; Seminar; unbenotet; 0% der Modulnote, muss bestanden sein

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