Beschrieben werden sollen die Grundlagen des Software Projektmanagements, verschiedene Rollen der Projektteilnehmer, Projektphasen, Organisation der Projektarbeit (planen, verteilen, etc.), Management der Projektressourcen, Kontinuierliche (Um-)Planung hinsichtlich Projektzielen, Dokumentation und Berichtswesen und die menschliche Komponente im Projekt (kann sich an den Ausführungen in 'Projektmanagement für Ingenieure: Ein praxisnahes Lehrbuch für den systematischen Projekterfolg' orientieren).

Hilfreiche Vorkenntnisse: Projektmanagement, Verstehen der BWL-Sprache :)

Literatur:

• Alexander Schatten, Dietmar W. Markus Demolsky D. Markus Demolsky: Best Practice Software Engineering - Eine praxiserprobte Zusammenstellung von komponentenorientierten Konzepten, Methoden und Werkzeugen.
• Christian Aichele, Marius S.: IT-Projektmanagement Effiziente Einführung in das Management von Projekten.
• Jakoby, Walter: Projektmanagement für Ingenieure: Ein praxisnahes Lehrbuch für den systematischen Projekterfolg. (https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-8348-2274-1)
• www.oreilly.com/library/view/rt-essentials/0596006683/ch01.html

Das Problem der Zustandsschätzung soll motiviert und mit Bezug auf unsere PG kontextualisiert werden. Darüber hinaus soll das Bayes-Filter sowie das Kalman-Filter vorgestellt werden (das normale KF genügt erstmal). Des weiteren sollen die Annahmen, Vorteile, Nachteile und die Grenzen der Modelle dargestellt werden.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung

Literatur:

• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. 2005. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents).

Konzeptionelle Funktionsweise der Sensorik und was in welchem Bezugssystem gemessen wird: Gyroskop, Beschleunigungssensor, Magnetometer. Des weiteren soll die Aktorik des Fernlenkautos d.h. die Lenkung und der Antrieb vorgestellt werden.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Mathematik

Literatur:

• cdn.sparkfun.com/assets/learn_tutorials/5/5/0/MPU9250REV1.0.pdf
• traxxas.com
• link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-62533-1.pdf

Das SLAM Problem soll erklärt und mit Bezug auf unsere PG motiviert werden. Darüber hinaus soll exemplarisch das Hector SLAM Verfahren vorgestellt werden.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung

Literatur:

• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. 2005. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents).

Wie ist die Kinematik des Fernlenkautos und welche physikalischen Kräfte sind im Rahmen unserer PG relevant.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Mechanik

Literatur:

• link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-62533-1.pdf
• Manfred Mitschke, Henning WallentowitzDynamik der Kraftfahrzeuge

Einführung und Motivation einiger Grundlagen der Regelungstechnik. Was ist Regelungstechnik, Worum geht es? Was ist das Ziel? Was sind die Modelle? Darauf aufbauend soll dann auf die Besonderheiten von Optimal / Model Predictive Control eingegangen werden und mit Bezug auf die Problemstellungen dieser PG erklärt werden.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Signale & Systeme, Regelungstechnik, HM1-3, Optimierung

Literatur:

• link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-662-52678-1
• link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-53944-2_7
• Otto Föllinger: Optimale Regelung und Steuerung
• E.F. Camacho and C.Bordons: Model Predictive Control

Hilfreiche Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Rechnerarchitektur

Literatur:

• devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/
• www.youtube.com/watch
• www.olcf.ornl.gov/wp-content/uploads/2013/02/Intro_to_CUDA_C-TS.pdf

Hilfreiche Vorkenntnisse: Linux, Programmierkenntnisse

Literatur:

• wiki.ros.org
• ETHZ ROS Vorlesung: www.youtube.com/watch
• Gazebo: gazebosim.org/tutorials
• www.youtube.com/watch

Hilfreiche Vorkenntnisse: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Analysis, Lineare Algebra

Literatur:

• link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-35730-0_6
• ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/
• link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-62533-1.pdf

Hilfreiche Vorkenntnisse: Bildverarbeitung, Computer Vision, Diskrete Mathematik

Literatur:

• link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-62533-1.pdf
• www.tutorialspoint.com/dip/image_processing_introduction.htm

Hilfreiche Vorkenntnisse: Bildverarbeitung, Computer Vision, Diskrete Mathematik

Literatur:

• www.themtank.org/a-year-in-computer-vision
• www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf

Körperfeste Systeme, Rotationen, Translationen, Homogene Koordinaten, Euler-Winkel, Beschreibungen von Dynamik in bewegten Bezugssystemen.

Hilfreiche Vorkenntnisse: Lineare Algebra, Mechanik

Literatur:

• ocw.mit.edu/courses/mechanical-engineering/2-017j-design-of-electromechanical-robotic-systems-fall-2009/course-text/MIT2_017JF09_ch09.pdf
• dma.ing.uniroma1.it/users/lss_da/MATERIALE/Textbook.pdf
• link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-62533-1.pdf