Prof. Dr.-Ing. R. Wendel Studiengangsleiter Bachelor IuE

Angebot Wahlpflichtprojekte (PO) Bachelor 6. / 7. Semester für das WS 2017

Vers. 05.05.2017

Angebot Wahlpflichtprojekte (PO) Referent Titel Ziel-

gruppe offen für

max. Plätze

Bemerkungen Voraussichtliche Lage im Stundenplan (ohne Gewähr)

Dahlkemper (DHL)

Kameragesteuerter Miniatur- Quadrocopter

alle 12 Freitag Vormittag

Garcia Recommender Systems und Data Mining

IE alle 20 in Englisch, Lehr-beauftragter

wird dem IE Plan angepasst

Leutelt (LTL)

Development of an Electronic Guide Dog

IE IE, DI, K

15 in Englisch wird dem IE Plan angepasst

Rauscher-Scheibe (RAU) / Wendel (WDL)

Elektromagnetische Felder und CAD

alle 15 Freitag Vormittag

Schmidt

RIOT im Internet of Things alle Angebot aus der Informatik 9 CP

Montag Vorm. bis frühen Nachmittag

Wenzel (WZL)

Automatisierung eines Stückgutprozesses

alle 16 Freitag Vormittag

Abkürzungen Studiengang Informations- und Elektrotechnik IuE Vertiefung Automatisierungs- und Energietechnik AE Digitale Informationstechnik DI Vertiefung Kommunikationstechnik K Studiengang Information Engineering IE Studiengang Regenerative Energien und Energiemanagement - Elektro- und Informationstechnik REE

HAW Hamburg – WS 2017/18 – AIBV - joerg.dahlkemper@haw-hamburg.de

Wahlpflichtprojekt (PO) im Bachelorstudiengang EuI - WS 2017/18

Kameragesteuerter Miniatur-Quadrocopter Prof. Dr.-Ing. Jörg Dahlkemper

VORAUSSETZUNGEN

Fundierte Kenntnisse aus den Vorlesungen Elektronik 1 und 2, Signale und Systeme 1 und 2, Regelungstechnik

sowie Objektorientierte Programmierung sowie die Bereitschaft, sich in neue Themengebiete und

Programmiersprachen sowie Bibliotheken einzuarbeiten (Python und OpenCV).

RELEVANZ

Zunehmende Rechenleistung und kostengünstige Hardware sowie der anhaltende Trend zu Optimierungen im

Qualitätsmanagement eröffnen der industriellen Bildverarbeitung immer neue Einsatzbereiche und ein stetiges

Wachstum. In diesem Projekt lernen sie Möglichkeiten und Grenzen der Bildverarbeitung kennen und vertiefen

Ihre Kenntnisse der Elektronik, Regelungstechnik, Signalverarbeitung und Programmierung.

ZIEL DES PROJEKTES

Das Gesamtziel des Projektes teilt sich in folgenden vier Inkremente (demonstrierbare Meilensteine) auf:

1. Ansteuerung eines Quadrocopters über einen Raspberry Pi

2. Steuerung des Quadrocopters über sensorische Erfassung der Lage der Bedieneinheit

3. Lageerfassung des Quadrocopters im Erfassungsbereich einer Kamera

4. Kameragestützte Start- und Landefunktion des Quadrocopters

INHALTE

Methoden des agilen Projektmanagements

Entwicklung einer elektronischen Schnittstelle zwischen Rasperry Pi und Quadrocoptersteuerung

Sensorische Erfassung von Benutzervorgaben (Gyro, Accelerometer)

Reglerauslegung für Quadrocopter

Einführung in die Bildverarbeitung mit dem Raspberry Pi (Objektdetektion und Lageerfassung)

SONSTIGES

Projektdurchführung erfolgt in unabhängig voneinander arbeitenden Vierergruppen mit je einem Raspberry

Pi und Miniatur-Quadrocopter je Gruppe

Maximale Teilnehmerzahl: 12, gemäß Prüfungsordnung 72 h Präsenz + 78 h Eigenarbeit (16 Präsenztermine)

Recommender Systems und Data Mining

Projekt, WiSe 2017/18, Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Beschreibung und Inhalt

Heutzutage sind Empfehlungssysteme ein integraler Bestandteil von vielen Webseiten. Sie werden sowohl in E-Commerce-Plattformen wie Amazon, in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter als auch in Streaming-Plattformen wie Netflix oder Spotify verwendet.

Empfehlungssysteme erhöhen den Umsatz und die Rentabilität von Web-Anwendungen, indem sie den Nutzern helfen, relevante Items in einer großen Menge von Items zu finden Je nach Webseite können diese Items Filme, Lieder, Bücher, Nachrichten, Restaurants, Hotels oder Kleidung, aber auch Freunde oder Gruppen sein. Empfehlungssysteme verwenden historische Daten der Nutzer, um relevante Empfehlungen für einen bestimmten Nutzer zu berechnen.

In Rahmen dieses Projektes werden die Studierenden ein eigenes Empfehlungssystem entwerfen, implementieren und evaluieren. Auf diese Weise lernen die Teilnehmer, typische Herausforderungen bei der Entwicklung von Entwicklungssystemen für reale Anwendungen zu bewältigen.

Dieses Projekt beinhaltet eine Einführung in Data Mining und die Analyse von großen Datenmengen sowie einen Überblick über Standardtechniken für Empfehlungen. Somit ist es auch für Teilnehmer ohne Hintergrundwissen im Thema geeignet. An der Lehrveranstaltung können max. 20 Studenten teilnehmen.

Anforderungen1

Interesse am Thema und Experimentierfreudigkeit

Grundlegende Java-Kenntnisse

Die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten

Themen Data Mining

Empfehlungssysteme

Grundlagen der Statistik

DozentDr. Renato Domínguez García (renato.dominguezgarcia(at)gmail.com)

2

General Description

Nowadays, Recommender Systems are an integral part of many websites. They are used in e-commerce platforms such as Amazon as well as in social networks like Facebook or Twitter as well as in streaming platforms like Netflix or Spotify.

Recommender systems increase revenue and profitability of web applications by helping users to find relevant items within a large amount of items. Depending on the website, Items may be movies, songs, books, websites, news, restaurants, hotels or clothes, but also friends or groups. Recommender systems use historical data of users in order to calculate relevant recommendations for a given user.

Within this project, the students will design, implement and evaluate their own recommender system. In this way, participants will learn how to cope with typical challenges in the development of recommender systems for real-world applications.

This project includes an introduction to data mining and the analysis of large amounts of data as well as an overview of basic techniques for recommendation. Thus, it is also suitable for participants with no background knowledge in the topic. A maximum of 20 students can part of this course

Requirements Interest in the topic and eager to experiment

Basic Java Knowledge (or Python)

Ability to work independently as well as in a team

1

Topics Data Mining

Recommender Systems

Collaborative Filtering

Basic Statistics

LecturerDr. Renato Domínguez García (renato.dominguezgarcia(at)gmail.com)

2

ELECTIVE PROJECT WAHLPROJEKT IN EMBEDDED SYSTEMS

Development of an Electronic Guide DogEntwicklung eines elektronischen BlindenführhundesProf. Dr.-Ing. Lutz Leutelt

OUR GOAL UNSER ZIEL

We develop in an international team concepts and components for an intelligent fully networked multi-sensor system with wheel drive that accompanies and guides visually impaired people safely and reliably through their everyday life. We can ask the electronic guide dog to navigate us to the nearest U-Bahn station, it will hinder us from crossing the street at red light and will let us avoid obstacles on the way to the grocery store.

Wir entwickeln in einem internationalen Team Konzepte und Komponenten für ein intelligentes, voll-vernetztes multi-sensor System mit Radantrieb, das Sehbehinderte sicher und zuverlässig durch den Alltag geleitet. Wir können den elektronischen Blindenführhund bitten, uns zur nächsten U-Bahn-Station zu führen, er wird uns davon abhalten, die Ampel bei rot zu überqueren und sicher stellen, dass wir Hindernissen auf dem Weg zum Lebensmittelgeschäft ausweichen.

THE PROJECT DAS PROJEKT

You use your knowledge and skills in software and hardware design – particularly microcontrollers, analog and digital circuit design, algorithm design, signal processing, operating systems – to accomplish the goal.

Everyone will specialize in a particular aspect of the project and become the expert for it in the team. Depending on the complexity of the task you work in subteams of 2-4 students.

We use platforms like RaspberryPI3 with Android OS, Arduino, TI TIVA, sensors like LIDAR, GPS, optical cameras, magnetometer, ultra-sound, microphones and connectivity via WIFI or Bluetooth, Ethernet or CAN. A driven wheel and a chassis have to be developed, too. We develop wherever necessary printed circuit boards (PCB). An introduction to PCB design will be provided.

In the kick-off session we will see which experiences exist in the team and try to set realistic goals. (Almost) everything is possible.

ADDITIONAL FACTS ZUSÄTZLICHE INFORMATIONEN

up to 15 students in 5-6 subteams recommended for students of Information Engineering (5th/7th semester, priority is given to 7th

semester students) and Vertiefungsrichtungen Digitale Informationstechnik and Kommunikationstechnik (6th and 7th semester)

official project language is English, working languages are English and German project sessions probably not on Friday mornings Questions? Contact me lutz.Leutelt@haw-hamburg.de or stop by in R14.83 on Thu 11:30-12:30h

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Prof. Dr. Ralf Wendel Prof. Dr. Anabella Rauscher-Scheibe

Hochschule für Angewandte

Wissenschaften Hamburg

Hamburg University of Applied Sciences

01.05.17

Ankündigung Wahlprojekt im Wintersemester 2017 für Studierende des 6. und 7. Semesters aller Vertiefungsrichtungen, Bachelor IuE

(max. 15 Teilnehmer + Härtefälle)

Elektromagnetische Felder und CAD

Maxwell´sche Gleichungen

Die elektromagnetischen Felder und Maxwell’schen Gleichungen bilden den physikalischen Hintergrund der gesamten Elektrotechnik. Die zugehörige Theorie ist so umfangreich, dass diese nicht umfassend in einem Kurs behandelt werden kann. Der Kurs hat aber das Anliegen, die wesentlichen Grundlagen sowohl im Bereich der Mathematik als auch im Bereich der elektromagnetischen Felder zu vermitteln, so dass die Teilnehmer einen Einstieg in die Thematik von der theoretischen Seite finden. Die Analyse von praktischen Feldproblemen erfolgt heutzutage unter Anwendung mächtiger Softwaretools. Daher wird im Kurs eine Brücke in die Software hinein geschlagen und eine Einführung in das Tool der Firma CST gegeben. In den Projektarbeiten soll ein einfaches Feldproblem theoretisch gelöst und die Lösung mit dem Ergebnis einer von den Teilnehmern selbst durchgeführten Simulation verglichen werden. Darüber hinaus soll ein praxisrelevantes Problem, welches sich aufgrund seiner Komplexität einer einfachen theoretischen Lösung entzieht, bearbeitet werden. Der Kurs ist für Studierende aller Vertiefungsrichtungen offen. Besonders Studierende, welche später ggf. die Absicht haben an einer Universität weiter zu studieren, wird die Teilnahme empfohlen, da an der Universität der theoretischen Elektrotechnik ein hoher Stellenwert beigemessen wird. Inhalt

Prof. Dr. Rauscher-Scheibe Einführung in die Vektoranalysis

Prof. Dr. Ralf Wendel

Einführung in die elektromagnetischen Felder

Dr. Demming-Janssen (CST)

Einführung in die Software CST

Projektarbeiten in 2er Gruppen: Theoretische Berechnung eines Feldproblems, Vergleich der Berechnung mit Softwareberechnungen, Modellierung und Analyse eines Praxisproblems aus Gebieten wie Sensorik, Medizintechnik, EMV, Funktechnik, Energietechnik usw.

Projekt im WiSe2017 (6 SWS, 9 CP):

RIOT im Internet of Things

Prof. Dr. Thomas Schmidt

Informatik, AG Internet Technologies

t.schmidt@haw-hamburg.de

http://inet.haw-hamburg.de/

IoT (Internet of Things) beschreibt ein Netzwerk von

Alltagsgeräten, die durch den Austausch von Informationen an Funktionalität gewinnen. Hier spielt die Kommunikation zwischen Maschinen (M2M) eine besondere Rolle und löst die klassische Mensch-Maschine Schnittstelle ab. Trotz häufig stark limitierter Ressourcen sind typische IoT-Plattformen durch Standardprotokolle mit dem Internet verknüpft.

RIOT ist das freundliche Betriebssystem für das IoT und

wurde vor drei Jahren gemeinsam mit Partnern von uns geboren. Inzwischen bildet RIOT eine große Open Source Entwicklergemeinschaft und spricht die Standard-Protokolle des IoT. Mit diesem Projekt können Sie Teil der RIOT Community werden!

Ziel des POs ist, das IoT in das alltägliche Leben ein-

zubringen. Mit Sensoren und anderer Hardware entwickeln wir clevere Gadgets wie Zustimmungs-messer, Smart Lightening, Klimabewerter, Orakel für Aufzüge, Bike2Bike Kommunikation, Speedometer, +++. IntuitiveBenutzeranwendungen im Web oder auf dem Smart-phone gehören auch in das interdisziplinäre Projekt.

Je nach Team können Sie:

RIOT Kern-Entwickler werden und in die Embedded-

Programmierung einsteigen, um direkt mit der Hardware zu kommunizieren

RIOT App-Entwickler werden und die API benutzen, um typische Anwendungen für das IoT zu entwickeln

Als Web- oder Mobile App-Entwickler treffende Benutzeroberflächen gestalten.

Teilprojekte: 1. Team – RIOT Kernentwickler Inbetriebnahme der nötigen Hardware-Komponenten, Ansteuerung der Hardware und Entwicklung der nötigen Treiber, LowLevel- Programmierung unter dem IoT-Betriebssystem RIOT in Standard C, Erstellen von APIs zur Bereitstellung der nötigen Daten (an Team 2). 2. Team – RIOT Anwendungsentwickler

Entwicklung der Anwendungs-Software mit dem IoT-Betriebssystem RIOT in Standard C, Nutzen von Standard-funktionalitäten eines Betriebssystems, Schwerpunkt Kommunikation zwischen mehreren Sensorknoten sowie zum Interface (Team 3) und zur Hardware (Team 1). 3. Team – Interface-Entwickler Entwicklung von Web-/Handy-Oberflächen zur Bedienung und Visualisierung der Anwendung, Marketing und Verbreitung der Anwendung im Internet (Social Media etc.), Aufbau einer „Community“.

Internet of Things

http://riot-os.org/

Prof. Dr.-Ing. André Wenzel

Wahlfächer WS 2017/2018

wahlfach wzl_05 - stückgutprojekt.docx [1]

Prof. A. Wenzel Wahlfach WF-WZL_05

Titel der Veranstaltung Automatisierung eines Stückgutprozesses

Art der Veranstaltung Wahlpflicht-Projekt

Maximale Teilnehmerzahl 16

Einschränkungen der Zielgruppe keine

Kurze Inhaltsbeschreibung

Im Projekt wird als Prozessmodell das abgebildete System eingesetzt. Sie finden hier eine von dem Umrichter

SINAMICS S120 angetriebene Linearachse zur Zuführung von Teilen, ein Portal zur Sortierung und weitere

pneumatisch betriebene Puffer- und Zuführungsstrecken sowie einen Handhabungsautomaten (Roboter) und

eine RFID-Lese-/Schreibeinheit. Mit dem Modell wird ein Stückgutprozess nachgebildet. Das System wird

automatisiert, visualisiert und simuliert mit den Systemen Siemens TIA Portal, WinCC, SIMATIC S7, Profinet sowie

WinMod.

Die Studierenden durchlaufen im Projektteam alle grundsätzlichen Phasen eines Projekts und lernen so die in

der Industrie übliche Projektarbeit kennen. Dazu gehört die Modellierung, die Implementierung, der Test und die

Inbetriebnahme des Gesamtsystems. Das Projekt schließt mit der Präsentation der automatisierten Anlage. Sie

werden Teilaufgaben in Kleingruppen lösen und diese dann in das Gesamtprojekt einbringen.

Learning Outcome

Die Studieren können

- Im Team eine Automatisierungslösung entwickeln.

Um damit

- nach dem Berufseinstig nahtlos in Entwicklungsprojekten mitarbeiten

Indem Sie

- Anforderungen an das System analysieren

- Eine Automatisierungslösung aus den Anforderungen entwickeln und umsetzen

- Projektmanagementmethoden anwenden

- Projekteideen und -ergebnisse in Form von Präsentationen vorbestellen

- Projektergebnisse dokumentieren