Modulbeschreibung

Der Kurs «Batterien in mechatronischen Produkten» vermittelt das nötige Wissen, um Energiespeicher für mobile Anwendungen einzusetzen. Es werden alle benötigten Komponenten und deren Einfluss auf Effizienz und Lebensdauer der Batterie behandelt. Zusätzlich werden auch die Themen Zertifizierung und Sicherheit behandelt.

Dieser Kurs bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens, unter Verwendung von Python, scikit-learn, keras und/oder PyTorch. Studierende werden in die Lage versetzt, komplexe Probleme zu analysieren, datenbasierte Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu regularisieren und optimeren, zu validieren und anzuwenden. Durch praktische Übungen und Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Bereichen (z.B. Bilderkennung, Sprachverarbeitung, NLP) werden die Teilnehmer mit den neuesten Entwicklungen und Best Practices im Bereich des Maschinellen Lernens vertraut gemacht. Das Abschlussprojekt ermöglicht es den Studierenden, ihr erworbenes Wissen in einem eigenständigen Projekt unter Beweis zu stellen.
Dieser Kurs ist ein unverzichtbarer Bestandteil für alle, die sich auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens weiterentwickeln und ihr Verständnis für die Anwendung von Algorithmen und Techniken vertiefen möchten.

Der Kurs "Mobile Robotik" vermittelt einen umfassenden Überblick über die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Robotik. Die Studierenden lernen die verschiedenen in der Robotik verwendeten Koordinatensysteme kennen und beherrschen die Umrechnung zwischen ihnen. Sie verstehen die Kinematik und Dynamik von Robotern und damit die Bewegungsmöglichkeiten und -grenzen eines Roboters.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Berechnung von Bewegungsabläufen, der Positions- und Geschwindigkeitsregelung und der Bahnplanung für mobile Roboter. Darüber hinaus werden Sensortechnologien, die Fusion von Sensorinformationen und die Anwendung von Beobachtern und Filtern zur präzisen Positionsbestimmung behandelt.
Das Modul legt großen Wert darauf, dass die Teilnehmer ihr erworbenes Wissen in realen Szenarien anwenden können. Dazu gehört die Programmierung eines kleinen mobilen Roboters, beginnend mit der Ansteuerung des Motors bis hin zur Implementierung eines optimierten Bahnplaners für die Navigation durch vorgegebene Punkte im Raum.

Die Studierenden versehen das Konzept der Pol-Nullstellen-Kompensation zur Beeinflussung des Streckenverhaltens. Daraus abgeleitet erfolgt der Entwurf einer Kaskadenregelung mit Vorsteuerung für das mechatronische Beispielsystem «Servoantrieb mit Last». Es wird eine zeitdiskrete Regelung implementiert und in Betrieb genommen um die Limitierungen (Abtastzeit, Sensorauflösung, Stellgrössenbegrenzung, etc.) eines realen mechatronischen Systems aufzuzeigen.