Objektorientierte Programmierung
Sie werden Ihre Programmierkenntnisse vertiefen und dabei die objektorientierte Programmierung kennenlernen. Dabei werden die Programme größer und umfangreicher, und mit C++ (14) die Syntax etwas komplexer aber meist/oft auch etwas schöner. Zusätzlich lernen Sie and grundlegenden Beispielen Algorthmen und Datenstruturen zu verstehen, entwerfen, analysieren und fehlerfrei (sic!) umzusetzen. Spätestens jetzt werden Sie den Debugger verwenden und selbst programmieren! - seien Sie kreativ, nichts auswendig lernen.
• Einführung in C++, Erweiterungen ggü. C
• Klassen und Objekte
• Überladen von Operatoren
• Templates
• Algorithmen und Datenstrukturen
• Laufzeit und Komplexität, Suche
• Sortieren
• Algorithmenmuster
• Sequenziell gespeicherte lineare Listen
• Verkettete gespeicherte lineare Listen
• Vererbung
• Ausnahmen
• Die Standard-Template Library (STL)
• Bäume
• Hashing
- Dozent(in): Peter Barth
- Dozent(in): Eric Heim
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Das Wahlfach Sensor Fusion für autonomes Fahren behandelt folgendes Themen:
- Messprinzip verschiedener Sensoren an Fahrzeugen:
- Radarsensor
- Ultraschallsensor
- Lidar-Sensor
- Kameras und Computer Vision
- GPS-Ortung
- Odometrie
- Sensor Fusion
- Kartenerstellung
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Am Institut für Analogtechnik und Sensorik biete ich Themen für interne Abschlussarbeiten und Studienarbeiten an.
Themengebiete:
- Sensorik
- Maschinelles Lernen
- Bildverarbeitung
Die Themen maschinelles Lernen und Bildverarbeitung findet abhängig von der Ausstattung des Labor eventuell im Institut für Digitale Signalverarbeitung statt.
Betreuungen von externen Abschlussarbeiten sind für die obengenannten Themen auch jederzeit willkommen.
Bei Interesse melden Sie sich bitte mit einer E-Mail an mich w.tan@hs-mannheim.de
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Die Vorlesung Bildverarbeitung und Mustererkennung (BMU) behandelt die grundlegenden Techniken in der Bildverarbeitung und Objektklassifizierung mithilfe der Klassifikatoren und maschinelles Lernens.
Zum Thema Bildverarbeitung gehören die lineare und nichtlineare Bildverarbeitungsoperatoren, Filter, Techniken zur Bildverbesserung.
Im Weiteren werden Verfahren zur Segmentierung von Objekten oder zur Trennung des Vordergrunds vom Hintergrund diskutiert.
Für die automatische Detektion von Schlüsselpunkten (Merkmale) im Bild werden Verfahren wie Scale-Invariant Feature Transforms (SIFT) und Speed Up Robust Features (SURF) vorgestellt.
Außerdem werden moderne Möglichkeiten der semantischen Segmentierung mithilfe Deep-Learning Ansätze und die Objektklassifizierung mit ML-Verfahren präsentiert.
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Die Vorlesung Mikrosystemtechnik und Optosensorik (MSTO) behandelt das Thema: Sensorik in der industriellen Anwendung, in der Automatisierungstechnik und im Automobilbereich.
Besonders werden hier der FMCW-Radarsensor, Beschleunigungssensor und Ultraschallsensor diskutiert.
- FMCW-Radar: Messprinzip, Entwurf des Empfangsverstärkers, Signalverarbeitung.
- Beschleunigungssensor: Physikalische Grundlage, Messprinzip, Auswerteelektronik, Realisierung als MEMs
- Ultraschallsensor: Physikalische Grundlage, Messprinzip, Aufbau eines Ultraschallwandlers, Signaldetektion, Ultraschall-Arrays.
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Das Projektlabor Maschinelles Lernen (PML) bietet die Möglichkeit praxisnahe technischen Aufgaben oder Anwendungen mithilfe Maschinelles Lernens zu lösen.
Zum Projektlabor gehört ein Theorie-Teil, wo die Grundlage vom ML, Klassische ML-Verfahren und Neuronale Netze und eine Einführung in Deep-Learning vorgestellt werden.
Im Projektlabor werden Studierende Klassifizierungsaufgabe wie zum Beispiel die Klassifizierung unterschiedlicher Verkehrsschilder mit Deep-Learning-Ansatz mittels Transfer-Learning bearbeiten.
- Dozent(in): Wei Yap Tan
Im Projektlabor Sensorik und Mechatronik (PSM) werden Sensoren wie zum Beispiel: Lichtschranke, Kapazitiver Sensor und Radarsensoren aufgebaut.
Dabei lernen die Studierende die physikalische Grundlage der Sensoren, die notwendige elektronische Schaltungen und die Signalverarbeitung im Mikrocontroller kennen.
Im Anschluss wird die Sensorschaltung im LTSpice simuliert. Danach wird die Schaltung aufgebaut und mit der Simulation verglichen.
Kompetenzen, die die Studierende im PSM gewinnen:
- Simulation von elektronischer Schaltungen im LTSpice
- Löten elektronischer Schaltungen
- Schaltplan und Layout-Erstellung im EAGLE
- Bedienung von Messgeräten wie zum Beispiel Oszilloskop
- Analog-Digital-Wandlung von Sensorsignalen für die Signalverarbeitung im Mikrocontroller
- Dozent(in): Wei Yap Tan