Praktikum Fahrzeuginformatik

Organisatorisches

Dozentin: Prof. Dr. Ina Schaefer

Betreuer: Julian Richter (julian.richter@tu-braunschweig.de)

Leistungspunkte: 5 ECTS (unbenotet)

Voraussetzungen
Für die Teilnahme am Praktikum Fahrzeuginformatik sind Programmierkenntnisse in Python und C++ notwendig. Das Praktikum wird angeboten für Masterstudierende in den Studiengängen Informatik, Wirtschaftsinformatik, IST und ElSy.

Raum:
Online im Big Blue Button
Mittwochs, 13:15 - 14:45 Uhr (Kickoff 03.11.2021)

Inhalt

Im Wintersemester 2021/2022 wird das Praktikum Fahrzeuginformatik in Zusammenarbeit mit dem Carolo-Cup-Team ISF Löwen angeboten. Das Praktikum bietet den Studierenden die Möglichkeit, praktische Erfahrungen im Bereich Softwareentwicklung für das autonome Fahren zu sammeln.

Im Rahmen dieses Praktikums erhalten die Teilnehmenden Einblick in Tooling und Softwarelösungen des Teams, indem sie verschiedene Komponenten wie Lenkregelung, Einparken oder Objekterkennung selbstständig entwickeln. Dafür werden die Aufgaben derart vorbereitet und angeleitet, dass Teilnehmende sich für die Bearbeitungszeit jeweils auf die wesentliche Problemstellung konzentrieren können. Es kommen die Softwarebibliothek ROS auf dem Betriebssystem Ubuntu, sowie die Programmiersprachen Python und C++ zum Einsatz.

Die Lösungen werden zunächst in Simulation erarbeitet, und können nach erfolgreichen Simulationstests sogar auf die echte Teststrecke mit einem 1:10-Modellfahrzeug der ISF Löwen gebracht werden.

Es wird folgende Aufgaben geben:

• Regelung/Fahrzeugführung:
  Während der ersten Aufgabe wird die Spur und Fahrzeugposition als Eingabe zur Verfügung gestellt. Mit diesen Daten sollen kontinuierlich Lenkbefehle errechnet werden, um das Fahrzeug zu steuern.
• Autonomes Parken:
  Als zweite Aufgabe soll das Fahrzeug autonom in einer Lücke parken. Das Erkennen der Parklücke ist nicht Teil der Aufgabe.
• Trajektorienplanung:
  In der dritten Aufgabe soll eine Trajektorienplanung entwickelt werden, die den Fahrplan des Fahrzeugs entsprechend erkannter Hindernisse anpasst um diese zu umfahren.
• Objekterkennung für Sperrflächen:
  Als letzte Aufgabe soll mit Hilfe von Bildverarbeitung eine Objekterkennung implementiert werden, mit der Sperrflächen erkannt werden können. Die Trajektorienplanung für das Umfahren der Sperrflächen ist entweder gegeben oder kann aus der vorherigen Aufgabe wiederverwendet werden.

Bei Interesse über das Praktikum hinaus an diesem Projekt mitzuwirken, sind die Teilnehmenden herzlich eingeladen, im Team ISF Löwen mitzuwirken.
Einen ersten Eindruck vom Team können Sie sich mittels folgender Videos verschaffen:
Carolo-Cup 2020
Carolo-Master-Cup@Home: Team ISF Löwen

Anmeldung

Anmeldung in StudIP nach dem Kickoff.
Maximal 20 Teilnehmer (first come, first served)
Anmeldung hier

Leistung

Um die Studienleistung zu bestehen, müssen die Lösungen aller vier Aufgaben präsentiert werden.