Modulbeschreibung
Computer Vision mit Kinect II
Kürzel:
M_VP_12725
Durchführungszeitraum:
HS/12
ECTS-Punkte:
9
Lernziele:
Vertiefte Kenntnisse in:
- Computervision
- Image Analysis
- Kinect Sensor
- Autonome Systeme
Verantwortliche Person:
Frei Norbert
Standort (angeboten):
Waldau St.Gallen
Empfohlene Module:
Modultyp:
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für Technik und IT MSE_20(Keine Semesterempfehlung)
ECTS-Punkte pro Kategorie
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Fachliche Vertiefung / 9 Punkte
Modulbewertung
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Im Kurs Kinect Robot für die Innenraumerfassung von Gebäuden wird das zu bearbeitende Projekt mittels Projektdokumentation und Schlusspräsentation bewertet.
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:
Im Kurs Kinect Robot für die Innenraumerfassung von Gebäuden wird das zu bearbeitende Projekt mittels Projektdokumentation und Schlusspräsentation (Gewicht 100%) bewertet.
Bemerkungen:
Kurse in diesem Modul
Kinect Robot für die Innenraumerfassung von Gebäuden
Kürzel:
VP_1272501
Arbeitsaufwand:
270
Semester:
1
Lernziele:
Anwendung des Kinect Sensors auf einem autonomen System.
Plan und Lerninhalt:
- Aufbau, Programmierung und Inbetriebnahme der Roboterplattform mit Kinect
- Einsatz des SLAM Algorithmus für die Navigation und Raumerkennung
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Projekt mit Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 36
- Harte Grenze: nein