188.461 Multimedia Interfaces
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2023W, LU, 1.0h, 1.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 1.0
  • ECTS: 1.5
  • Typ: LU Laborübung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

- ROS2-Aspekte erklären: seine Architektur, seine Anwendungen und wie man seine Fähigkeiten mit selbstentwickelten ROS-nodes und -Paketen erweitern kann

- ROS2 (auf Ubuntu, Mac oder Windows) und seine Packages installieren und konfigurieren

- Ein multisensorisches (multimodales) System entwerfen, das verschiedene Eingabe-/Ausgabegeräte von einem PC aus bedienen und steuern kann

- Das entworfene multisensorische System mit Hilfe von ROS2-nodes (C++ oder Python3), Arduino-kompatiblen Sensoren und möglicherweise mit Hilfe eines Single Board Computer implementieren

- Lesen von/Schreiben/Reagieren auf verschiedene Message-typen von (meist Arduino-kompatiblen) Sensoren (z. B. Mikrofon, Kamera, Depth-kamera, IR-Empfänger, Ultraschall-Entfernungsmesser...) oder auf Aktoren (z. B. Servos, Step-motoren, IR-Sender, Relays, ...)

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Das Robot Operating System (ROS) ist eine Reihe von Softwarebibliotheken und Tools zum Erstellen von Roboteranwendungen. Von Treibern und hochmodernen Algorithmen bis hin zu leistungsstarken Entwicklertools bietet ROS die Open-Source-Tools, die Sie für Ihr Robotikprojekt benötigen ." Dennoch kann der Einsatz von ROS über den Rahmen der Robotik hinausgehen und dank seiner Fähigkeit, eine Vielzahl von Sensoren und Aktoren zu handhaben, könnte es zur Entwicklung multisensorischer (oder multimodaler) HCI-Apps für einen Standardcomputer eingesetzt werden. Das in diesem Kurs erworbene Wissen kann später von den Studenten in anderen Kursen auf robotische Kontexte angewendet werden.

Methoden

Zu Beginn des Semesters finden zwei 1,5-stündige Tutorials statt, an denen die Studierenden persönlich teilnehmen müssen. Der Schwerpunkt liegt auf der Einführung in ROS2 und seine Möglichkeiten.

Im Anschluss an die Tutorien müssen die Studierenden entweder eines der vorgegebenen Projekte, die in den Tutorien erläutert werden, umsetzen oder eine Anwendung nach eigenen Ideen entwerfen und implementieren.

Geeignete Laborgeräte stehen für die Implementierungen zur Verfügung und werden für die Dauer des Kurses an die Studierenden ausgeliehen.

Der Kursleiter ist per E-Mail erreichbar; bei Bedarf kann auch ein persönliches Treffen vereinbart werden.

In der Abschlussphase wird die Anwendung oder der Prototyp bewertet:

- ein kurzes Dokument, das die geleistete Arbeit zusammenfasst

- ein kurzes Proof-of-Concept-Video zur Demonstration der Ergebnisse

- eine kurze Präsentation am Ende des Semesters, gefolgt von einigen Fragen des Dozenten und möglicherweise anderer Studenten.

 

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS-Aufschlüsselung – 1,5 ECTS ~ 37,5 Stunden

4h Einführung und Tutorials
27h Projektumsetzung
5h Dokumentationen (Code, Zwischen- und Abschlussberichte) und Demovideo
2h Abschlusspräsentation

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.11:00 - 13:0010.10.2023Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Introduction to ROS and Multimedia Interfaces
Mi.11:00 - 13:0011.10.2023Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Introduction to ROS and Multimedia Interfaces
Di.11:00 - 13:0019.12.2023Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Final presentation

Leistungsnachweis

Die Abschlussnote wird wie folgt vergeben:

- Es gibt einige vorab festgelegte Projektthemen und die Möglichkeit eines selbst definierten Projektthemas. Die Projekte erfordern unterschiedlich viel Arbeit; daher hängt die maximal mögliche Note vom gewählten Projekt ab. Die Projekte sind in drei Schwierigkeitsstufen kategorisiert:

  1. Einfach. Maximal mögliche Note: 3
  2. Mittel. Maximal mögliche Note: 2
  3. Anspruchsvoll (auch selbstdefiniert). Maximal mögliche Note: 1

Den Studierenden steht es frei, jedes Niveau zu wählen.

Die Abschlussnote wird anhand folgender Parameter berechnet:

  • 20 % Anwesenheit bei den Tutorien
  • 50 % Bewertung der Projektimplementierung (einschließlich Code-Sauberkeit, Kommentare, Architektur usw.)
  • 10 % der Qualität der Dokumentation und des Demovideos
  • 20 % Die Abschlusspräsentation (inkl. Antworten auf die Fragen)

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
31.08.2023 09:00 14.10.2023 23:59 14.10.2023 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 935 Media and Human-Centered Computing Keine Angabe

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Grundlegende Python- und/oder C++-Programmierkenntnisse.

Grundkenntnisse von Linux und der Command-line sind hilfreich.

 

Sprache

Englisch