Entwicklung einer Getränkemischanlage

In diesem Kurs soll eine Leiterplatte und Software für eine bestehende mechanische Getränkemischmaschine entwickelt werden. Die Maschine hat verschiedene Aktuatoren. Wir erwarten, dass sich die Gruppe aufteilt, so dass jeder das machen kann, was er gut kann. Idealerweise werden die folgenden Schritte von jemandem in der Gruppe durchgeführt:

• PCB für IO entwerfen (Motortreiber, Sensoren)
• Entwerfen Sie eine Leiterplatte für eine steuernde MCU und verbinden Sie diese mit der IO-Leiterplatte
• Programmieren der steuernden MCU
• Entwickeln Sie eine Idee für das UI auf dem Raspberry PI (optional)
• Programmieren des RPI und der UI für den vorhandenen Touchscreen (optional)
• Verbinden Sie das RPI und die steuernde MCU (optional)

Organisation:

Das Kickoff-Meeting zu diesem Projekt findet am 11.10.2022 um 14:00-15:30 Uhr im Raum BC 013 statt. Die Teilnahme am Kickoff-Meeting ist für die Teilnahme an diesem Projekt verpflichtend.

Dieses Projekt beschränkt sich auf Studierende der Studiengänge Bachelor/Master Angewandte Informatik und Master ISE Computer Engineering.

Medizinische Exoskelette sind ein wichtiges Thema, z. B. für die medizinische Rehabilitation von Schlaganfallpatienten. Eine Herausforderung besteht darin, zu erkennen, welche Art von Bewegung ein Benutzer ausführen möchte, z. B. das Heben eines Arms. Dies kann durch die Analyse von Biosignalen wie EEG (d.h. Neuronenaktivität im Gehirn) oder EMG (d.h. Muskelaktivität) unterstützt werden. In diesem Projekt werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen für eingebettete Systeme eingesetzt werden kann, um bessere Exoskelette durch eine solche Bio-Signalanalyse zu realisieren.

Wir bieten dieses Projekt in Zusammenarbeit mit der medizintechnischen Abteilung von Prof. Elsa Kircher an. Sie beschäftigt sich mit medizinischen Exoskeletten und verschafft uns Zugang zu einem bestehenden System, das wir als Ausgangspunkt und Vergleichssystem nutzen werden. Darüber hinaus wird das Projekt parallel zu einem Projekt der Medizintechnik durchgeführt, das Beiträge zur Bio-Signalanalyse liefern wird.

Die Projektmitglieder werden:

• den Stand der Technik der Biosignalanalyse für die Steuerung von Exoskeletten untersuchen,
• Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Biosignalen (EEG, EMG) entwickeln und trainieren,
• eine bestehenden Toolchain zur Implementierung von eingebetteten Beschleunigern für solche ML-Algorithmen verwenden,
• das entwickelten Systems mit realen Experimenten evaluieren

Das Projekt ist als der zweite Teil eines einjährigen (zweisemestrigen) Projekts geplant.

Voraussetzung ist:

• Erfahrung mit C/C++ Programmierung

Vorteilhaft wäre:

• Vorkenntnisse in der Zeitreihenanalyse und/oder der digitalen Signalverarbeitung
• Erfahrung mit dem Entwurf / Training von maschinellen Lernlösungen
• Erfahrung mit der Entwicklung eingebetteter Systeme
• Erfahrung mit Python oder VHDL-Programmierung

Organisation:

Das Kickoff-Meeting zu diesem Projekt findet am 12.10.2022 um 11:00-12:00 Uhr im Raum BC 013 statt. Die Teilnahme am Kickoff-Meeting ist für die Teilnahme an diesem Projekt verpflichtend.

Dieses Projekt beschränkt sich auf Studierende der Studiengänge Master Angewandte Informatik und Master Cyber Physical Systems.