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RESEARCH GROUP Cognitronics & Sensor Systems

Teaching
© Universität Bielefeld

Teaching

Winter term 2023/24

"Die Vorlesung befasst sich mit der Architektur und Anwendung rekonfigurierbarer und paralleler Rechnersysteme. Rekonfigurierbarkeit bezeichnet die Möglichkeit, Funktionsblöcke und deren Verschaltung zu verändern. Auf diese Weise können die zur Verfügung stehenden Ressourcen an sich ändernde Anforderungsprofile angepasst werden. Behandelt werden zum einen verschiedene Ansätze zur Rekonfiguration und die daraus resultierenden Architekturen. Die Vielfalt der betrachteten Architekturen reicht von feingranularen Architekturen auf der Basis feldprogrammierbarer Gate Array (FPGAs) bis hin zu grobgranularen Architekturen, die es erlauben, komplexe Module, wie z.B. Arithmetikeinheiten, zu verschalten. Von besonderem Interesse sind dabei Verfahren, die eine dynamische, partielle Rekonfiguration ermöglichen. Dynamische Rekonfigurierbarkeit beschreibt die Möglichkeit, ein System während des Betriebs umzukonfigurieren. Kann ein System partiell rekonfiguriert werden, so bedeutet dies, dass seine interne Struktur nur teilweise verändert wird. 
Für die Programmierung der Architekturen kommen neben klassischen Entwurfsmethoden auf Basis von Hardwarebeschreibungssprachen auch neue Hochsprachen-basierte Konzepte zum Einsatz. Im Rahmen der Vorlesung und der begleitenden Übung betrachten wir daher neben VHDL insbesondere High-level Synthese (Hardware-Entwurf auf Basis von C-/C++-Beschreibungen) sowie OpenCL-basierte Entwurfsabläufe.
On-Chip-Multiprozessoren (MPSoCs, Multi- oder Manycores) bilden einen weiteren Schwerpunkt der Vorlesung. Hier betrachten wir insbesondere Architekturen, die ihre Leistungsfähigkeit aus hochparallelen Prozessorfeldern beziehen. Der Einsatz von Grafikprozessoren für die Beschleunigung rechenintensiver Applikationen (GPGPU) wird ebenso behandelt, wie neue Universalprozessorarchitekturen mit mehreren hundert Prozessorknoten. Neben den Architekturen diskutieren wir auch die Entwurfsverfahren für die Programmierung rekonfigurierbarer und paralleler Systeme. Einen Schwerpunkt bilden hier automatisierte Werkzeuge, die aus einer Hochsprachenbeschreibung (in der Regel in der Programmiersprache C) voll- oder teilautomatisiert Hardwareimplementierungen für rekonfigurierbare Architekturen oder parallelisierte Umsetzungen für Manycore-Systeme generieren."

"Aufbauend auf einer Einführung in die unterschiedlichen Abstraktionsebenen des Systementwurfs und der Definition verschiedener Qualitätsmaße werden zunächst die wichtigsten Zielarchitekturen für mikroelektronische Schaltungen behandelt. Der Hauptteil der Vorlesung beschäftigt sich mit Entwurfsverfahren, die einen sicheren und wieder verwendbaren Entwurf mikroelektronischer Systemkomponenten ermöglichen. Dazu werden wichtige Architekturkonzepte und geeignete Beschreibungsformen sowie Syntheseverfahren vorgestellt. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Skalierung auf zukünftige Technologien und der damit einher gehende Bedarf an neuen Architekturen. Wir betrachten hier beispielsweise neue on-Chip Kommunikationssysteme und on-Chip Parallelrechner. Den Abschluss der Vorlesung bilden Verfahren, die einen effizienten Test der entwickelten mikroelektronischen Komponenten ermöglichen
In den Übungen werden die in der Vorlesung vermittelten Methoden praktisch angewandt. Auf Basis der Hardwarebeschreibungssprache VHDL werden mikroelektronische Schaltungen spezifiziert, synthetisiert und mit Hilfe von FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) in realen Systemumgebungen getestet."

Further information on Entwurf mikroelektronischer Systeme.

"Die Vorlesung gibt eine Einführung in Methoden und Techniken zur Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten im Sport. Die dafür notwendige Sensorik sowie die Aufzeichnungs- und Verarbeitungsschritte, um leistungsdiagnostisch relevante Parameter im Sport zu bestimmen, werden anwendungsorientiert erläutert. Es werden Sensoren betrachtet, die an den Sportler angebracht, Informationen über den Leistungszustand sammeln und damit der Trainingsoptimierung und der Vorbeugung von Verletzungen dienen. In diesem Zusammenhang wird auf die Herzfrequenzerkennung, die Schritterkennung mit Beschleunigungssensoren und die Positionsbestimmung mit Hilfe von GPS eingegangen. Weiterführend wird Einblick in die Positionsbestimmung und Bewegungsverfolgung mit Hilfe von Kamerasystemen gegeben.

Den Teilnehmern werden Grundlagen zur Signal- und Bildverarbeitung vermittelt. Für die Erfassung der Signale werden ausgehend von den Sensoren, Konzepte der analogen Vorverarbeitung der Daten dargelegt. Im digitalen Teil werden Verfahren im Zeit- und Frequenzbereich sowie Methoden der Mustererkennung und Bildverarbeitung vorgestellt."

Further information on Informationstechnik im Sport

 

"Die Vorlesung Kognitronik befasst sich mit mikroelektronischen Schaltungen zur ressourceneffizienten Realisierung kognitiver Systeme. Ziel ist es, technische Produkte mit kognitiven Fähigkeiten auszustatten, so dass diese neben einer erhöhten Funktionalität insbesondere sicherer und benutzerfreundlicher werden.
Vorbilder für kognitronische Systeme haben sich in der Natur im Verlauf der biologischen Evolution in großer Anzahl entwickelt. Es liegt daher nahe, biologische Informationsverarbeitungsprinzipien auf technische Systeme zu übertragen. Behandelt werden die Analyse der theoretischen Leistungsfähigkeit und die integrationsgerechte Umsetzung derartiger Prinzipien."

Further information on Kognitronik.

 

Further information on project Entwicklung eingebetteter Systeme.

This project is given in English and German.

This project is about realization of machine-learning methods in resource limited systems like IoT devices or the robot platform AMiRo. While heavy processing of such algorithms is often done externally, the method developed in this project shall be autonomous and self-sufficient. As a result, concepts must not only take quality into account, but also efficiency and feasibility with respect to the target platform.
Concrete tasks would be:
- Finding suitable methods in relation to the requirements of the target platform
- Programming of these methods in C
- Method evaluation

In diesem Projekt sollen Verfahren des Maschinellen Lernens auf ressourcenbeschränkten Systemen, wie z.B. IoT-Geräten oder dem Miniroboter AMiRo, umgesetzt werden. Während die damit verbundenen Berechnungen oftmals auf externe Dienste ausgelagert werden, soll das im Rahmen dieses Projekts entwickelte Verfahren eigenständig und unabhängig sein. Daher sind bei der Entwicklung nicht nur Qualität, sondern auch Effizienz und Umsetzbarkeit auf der Zielplattform wichtige Anforderungen.
Konkrete Aufgabenstellungen wären:
- Finden geeigneter Verfahren in Bezug auf die Anforderungen der Zielplattform
- Programmierung dieser Verfahren in C
- Evaluierung der Verfahren

Further information on project Embedded Machine-Learning.

"Ziel des Projektes ist die Weiterentwicklung des AMiRo Miniroboters.
Unter anderem soll das ereignisorientierte Framework, basierend auf einem verteilten Echtzeitbetriebssystem erweitert werden. Eine konkrete Aufgabe wäre hier die Inbetriebnahme verschiedener Sensoren.
Des Weiteren sollen Themenstellungen wie interdisziplinäre Modellierung und Simulation von Systemkomponenten sowie Anwendungen im Bereich Embedded ML bearbeitet werden.
Weitere mögliche Themen sind die Erweiterung einer webbasierten Steuerung, Visualisierung von Sensordaten sowie eine Stream-basierte parallele Bildverarbeitung auf konfigurierbarer Hardware (FPGA)."

Further information on project Miniroboterentwicklung.

"Das Projekt zielt auf die Weiterentwicklung eines bestehenden drahtlosen Körpersensors ab. 
Dabei ist die Bearbeitung unterschiedlicher Themenfelder (Sensorik, Signalverarbeitung, Funkkommunikation) in den Bereichen der Hard- und Softwareentwicklung möglich:

· Evaluation körpernaher Sensorik zur Messung von Biosignalen bzw. Vitalparametern (z.B. EKG, elektrodermale Aktivität, Bioimpedanz, Elektromyografie, …) sowie von inertialen Sensoren zur Erfassung kinematischer Daten (z.B. Bewegungsabläufe im Sport).

· Entwicklung und Benchmarking von Algorithmen zur Segmentierung, Klassifikation oder Kompression von Biosignalen.

· Softwareentwicklung zur Analyse und Darstellung aufgezeichneter Parameter.

· Vergleich verschiedener Funkkommunikationsstandards im Kontext der Körpersensorik (body sensor networks, BSN).

Im Rahmen des Projektes sollen Teilaspekte in kleinen Gruppen oder von Einzelpersonen bearbeitet werden.
Erfolgreiche Bearbeitung einer Teilaufgabe des Projektes, eine Abschlusspräsentation und eine kurze schriftliche Dokumentation."

Further information on project Körpernahe Sensorik / Wearable Sensors.

Projects:


Winter term 2021/22

Die Ringvorlesung findet digital statt. Für jeden Termin wird es einen neuen Zoom-Zugang geben, der jeweils per Mail an pace@uni-paderborn.de angefragt werden muss.

Der Übergang zu Industrie 4.0 eröffnet für viele Industrieunternehmen große Chancen für die Modernisierung und die damit verbundene Effizienzsteigerung der Produktionsprozesse. Neben den noch in großem Maße existierenden technischen Herausforderungen bei der Entwicklung solcher Systeme erfährt insbesondere die Rolle der Beschäftigten über die gesamte Wertschöpfungskette einen erheblichen Wandel.
In diesem interdisziplinären Seminar werden ausgewählte Forschungsfragen behandelt sowie aktuelle Beispiele für die Gestaltung von Arbeit demonstriert. Dazu stellen Gastreferenten ihre aktuelle Forschung vor und es finden Exkursionen in Betriebe und Labore statt.

"Aufbauend auf einer Einführung in die unterschiedlichen Abstraktionsebenen des Systementwurfs und der Definition verschiedener Qualitätsmaße werden zunächst die wichtigsten Zielarchitekturen für mikroelektronische Schaltungen behandelt. Der Hauptteil der Vorlesung beschäftigt sich mit Entwurfsverfahren, die einen sicheren und wieder verwendbaren Entwurf mikroelektronischer Systemkomponenten ermöglichen. Dazu werden wichtige Architekturkonzepte und geeignete Beschreibungsformen sowie Syntheseverfahren vorgestellt. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Skalierung auf zukünftige Technologien und der damit einher gehende Bedarf an neuen Architekturen. Wir betrachten hier beispielsweise neue on-Chip Kommunikationssysteme und on-Chip Parallelrechner. Den Abschluss der Vorlesung bilden Verfahren, die einen effizienten Test der entwickelten mikroelektronischen Komponenten ermöglichen
In den Übungen werden die in der Vorlesung vermittelten Methoden praktisch angewandt. Auf Basis der Hardwarebeschreibungssprache VHDL werden mikroelektronische Schaltungen spezifiziert, synthetisiert und mit Hilfe von FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) in realen Systemumgebungen getestet."

Further information on Entwurf mikroelektronischer Systeme.

"Die Vorlesung befasst sich mit der Architektur und Anwendung rekonfigurierbarer und paralleler Rechnersysteme. Rekonfigurierbarkeit bezeichnet die Möglichkeit, Funktionsblöcke und deren Verschaltung zu verändern. Auf diese Weise können die zur Verfügung stehenden Ressourcen an sich ändernde Anforderungsprofile angepasst werden. Behandelt werden zum einen verschiedene Ansätze zur Rekonfiguration und die daraus resultierenden Architekturen. Die Vielfalt der betrachteten Architekturen reicht von feingranularen Architekturen auf der Basis feldprogrammierbarer Gate Array (FPGAs) bis hin zu grobgranularen Architekturen, die es erlauben, komplexe Module, wie z.B. Arithmetikeinheiten, zu verschalten. Von besonderem Interesse sind dabei Verfahren, die eine dynamische, partielle Rekonfiguration ermöglichen. Dynamische Rekonfigurierbarkeit beschreibt die Möglichkeit, ein System während des Betriebs umzukonfigurieren. Kann ein System partiell rekonfiguriert werden, so bedeutet dies, dass seine interne Struktur nur teilweise verändert wird. 
Für die Programmierung der Architekturen kommen neben klassischen Entwurfsmethoden auf Basis von Hardwarebeschreibungssprachen auch neue Hochsprachen-basierte Konzepte zum Einsatz. Im Rahmen der Vorlesung und der begleitenden Übung betrachten wir daher neben VHDL insbesondere High-level Synthese (Hardware-Entwurf auf Basis von C-/C++-Beschreibungen) sowie OpenCL-basierte Entwurfsabläufe.
On-Chip-Multiprozessoren (MPSoCs, Multi- oder Manycores) bilden einen weiteren Schwerpunkt der Vorlesung. Hier betrachten wir insbesondere Architekturen, die ihre Leistungsfähigkeit aus hochparallelen Prozessorfeldern beziehen. Der Einsatz von Grafikprozessoren für die Beschleunigung rechenintensiver Applikationen (GPGPU) wird ebenso behandelt, wie neue Universalprozessorarchitekturen mit mehreren hundert Prozessorknoten. Neben den Architekturen diskutieren wir auch die Entwurfsverfahren für die Programmierung rekonfigurierbarer und paralleler Systeme. Einen Schwerpunkt bilden hier automatisierte Werkzeuge, die aus einer Hochsprachenbeschreibung (in der Regel in der Programmiersprache C) voll- oder teilautomatisiert Hardwareimplementierungen für rekonfigurierbare Architekturen oder parallelisierte Umsetzungen für Manycore-Systeme generieren."

"Die Vorlesung Kognitronik befasst sich mit mikroelektronischen Schaltungen zur ressourceneffizienten Realisierung kognitiver Systeme. Ziel ist es, technische Produkte mit kognitiven Fähigkeiten auszustatten, so dass diese neben einer erhöhten Funktionalität insbesondere sicherer und benutzerfreundlicher werden.
Vorbilder für kognitronische Systeme haben sich in der Natur im Verlauf der biologischen Evolution in großer Anzahl entwickelt. Es liegt daher nahe, biologische Informationsverarbeitungsprinzipien auf technische Systeme zu übertragen. Behandelt werden die Analyse der theoretischen Leistungsfähigkeit und die integrationsgerechte Umsetzung derartiger Prinzipien."

Further information on Kognitronik.

 

"Die Vorlesung gibt eine Einführung in Methoden und Techniken zur Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten im Sport. Die dafür notwendige Sensorik sowie die Aufzeichnungs- und Verarbeitungsschritte, um leistungsdiagnostisch relevante Parameter im Sport zu bestimmen, werden anwendungsorientiert erläutert. Es werden Sensoren betrachtet, die an den Sportler angebracht, Informationen über den Leistungszustand sammeln und damit der Trainingsoptimierung und der Vorbeugung von Verletzungen dienen. In diesem Zusammenhang wird auf die Herzfrequenzerkennung, die Schritterkennung mit Beschleunigungssensoren und die Positionsbestimmung mit Hilfe von GPS eingegangen. Weiterführend wird Einblick in die Positionsbestimmung und Bewegungsverfolgung mit Hilfe von Kamerasystemen gegeben.

Den Teilnehmern werden Grundlagen zur Signal- und Bildverarbeitung vermittelt. Für die Erfassung der Signale werden ausgehend von den Sensoren, Konzepte der analogen Vorverarbeitung der Daten dargelegt. Im digitalen Teil werden Verfahren im Zeit- und Frequenzbereich sowie Methoden der Mustererkennung und Bildverarbeitung vorgestellt."

Further information on Informationstechnik im Sport.

 

"Das Projekt zielt auf die Weiterentwicklung eines bestehenden drahtlosen Körpersensors ab. 
Dabei ist die Bearbeitung unterschiedlicher Themenfelder (Sensorik, Signalverarbeitung, Funkkommunikation) in den Bereichen der Hard- und Softwareentwicklung möglich:

· Evaluation körpernaher Sensorik zur Messung von Biosignalen bzw. Vitalparametern (z.B. EKG, elektrodermale Aktivität, Bioimpedanz, Elektromyografie, …) sowie von inertialen Sensoren zur Erfassung kinematischer Daten (z.B. Bewegungsabläufe im Sport).

· Entwicklung und Benchmarking von Algorithmen zur Segmentierung, Klassifikation oder Kompression von Biosignalen.

· Softwareentwicklung zur Analyse und Darstellung aufgezeichneter Parameter.

· Vergleich verschiedener Funkkommunikationsstandards im Kontext der Körpersensorik (body sensor networks, BSN).

Im Rahmen des Projektes sollen Teilaspekte in kleinen Gruppen oder von Einzelpersonen bearbeitet werden.
Erfolgreiche Bearbeitung einer Teilaufgabe des Projektes, eine Abschlusspräsentation und eine kurze schriftliche Dokumentation."

Further information on Körpernahe Sensorik.

This project is given in English and German.

This project is about realization of machine-learning methods in resource limited systems like IoT devices or the robot platform AMiRo. While heavy processing of such algorithms is often done externally, the method developed in this project shall be autonomous and self-sufficient. As a result, concepts must not only take quality into account, but also efficiency and feasibility with respect to the target platform.
Concrete tasks would be:
- Finding suitable methods in relation to the requirements of the target platform
- Programming of these methods in C
- Method evaluation

In diesem Projekt sollen Verfahren des Maschinellen Lernens auf ressourcenbeschränkten Systemen, wie z.B. IoT-Geräten oder dem Miniroboter AMiRo, umgesetzt werden. Während die damit verbundenen Berechnungen oftmals auf externe Dienste ausgelagert werden, soll das im Rahmen dieses Projekts entwickelte Verfahren eigenständig und unabhängig sein. Daher sind bei der Entwicklung nicht nur Qualität, sondern auch Effizienz und Umsetzbarkeit auf der Zielplattform wichtige Anforderungen.
Konkrete Aufgabenstellungen wären:
- Finden geeigneter Verfahren in Bezug auf die Anforderungen der Zielplattform
- Programmierung dieser Verfahren in C
- Evaluierung der Verfahren

Further information on Embedded Machine-Learning.

This project is given in English and/or German.

Ziel des Projektes ist die Weiterentwicklung des AMiRo Miniroboters.
Unter anderem soll das ereignisorientierte Framework, basierend auf einem verteilten Echtzeitbetriebssystem erweitert werden. Eine konkrete Aufgabe wäre hier die Inbetriebnahme verschiedener Sensoren.
Des Weiteren sollen Themenstellungen wie interdisziplinäre Modellierung und Simulation von Systemkomponenten sowie Anwendungen im Bereich Embedded ML bearbeitet werden.
Weitere mögliche Themen sind die Erweiterung einer webbasierten Steuerung, Visualisierung von Sensordaten sowie eine Stream-basierte parallele Bildverarbeitung auf konfigurierbarer Hardware (FPGA).

Aim of the project is the further development of the robot platform AMiRo.
As part of the project, the event-oriented framework, based on a distributed real-time operating system, needs to be expanded. Various sensors would have to be put into operation in this area.
Furthermore, topics such as interdisciplinary modeling and simulation of system components as well as applications in the area of embedded ML are to be worked on.
Other possible topics are the expansion of a web-based control system, visualization of sensor data and stream-based parallel image processing on configurable hardware (FPGA).

Further information on Miniroboterentwicklung.


Summer term 2021

Further information on Digitalelektronik.

Further information on Übungen zur Digitalelektronik.

"Bereits heute besteht die Möglichkeit, komplette mikroelektronische Systeme auf einem einzigen Chip zu realisieren – man spricht von SoCs, Systems on Chip. Diese Bausteine werden immer mehr in unser tägliches Leben integriert. Sie sind oft nicht als eigenständiger Computer zu erkennen sondern sind Bestandteil eines größeren, sie umgebenden Systems; man spricht von eingebetteten Systemen. Im Rahmen dieser Vorlesung betrachten wir die besonderen Anforderungen an den Entwurf und den Betrieb solcher eingebetteter Systeme.

Die Funktionalität eingebetteter Systeme wird durch die Integration von Prozessoren, anwendungsspezifischer Hardware und Software realisiert. Die besondere Herausforderung beim Entwurf solcher Systeme ergibt sich durch die Heterogenität der Systemarchitektur, die Komplexität der Aufgabenstellung und durch die Notwendigkeit, eine Vielzahl technischer und ökonomischer Vorgaben einhalten zu müssen. Schwerpunkte dieser Vorlesung liegen auf Entwurfsmethoden und Architekturen für eingebettete Systeme. Neben eingebetteten Prozessoren und anwendungsspezifischen Architekturen werden die speziellen Anforderungen an die Kommunikation in und zwischen eingebetteten Systemen diskutiert.

Die Vorlesung vermittelt ein vertieftes Verständnis der Anforderungen an eingebettete Systeme und zeigt Lösungsansätze für die Konzipierung und die Realisierung ressourceneffizienter Hardware-Software-Systeme auf."

Further information on Eingebettete Systeme.

"In dieser Vorlesung werden Konzepte zum Design und Bau von intelligenten Maschinen vorgestellt, die komplexe Aufgaben autonom durchführen. Solche Maschinen, wie zum Beispiel Roboter, erfassen die benötigten Information über Sensoren und entscheiden selbst welche Aktionen auszuführen sind, um die verlangte Aufgabe zu erledigen. Diese Vorlesung führt in die für autonome Systeme meist eingesetzten Methoden aus der künstlichen Intelligenz vor. In den Übungen werden die theoretischen Sachverhalte durch „hands-on“ Beispiele für autonomes Roboterverhalten mit Mini-Robotern praktisch umgesetzt."

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
Grundkenntnisse der Programmierung in C, C++ oder Java


Basic knowledge about data structures and algorithms
Programming skills in some higher programming language such as C, C++, or Java

Further information on Autonomous Systems Engineering.

In der Vorlesung Sensorik werden die grundlegenden Verfahren zur Wandlung physikalischer und chemischer Größen in elektrische Signale eingeführt. Behandelt werden die Analyse der theoretischen Leistungsfähigkeit und die integrationsgerechte Umsetzung derartiger Prinzipien. Ferner wird auf die anwendungstechnischen Gesichtspunkte von Sensoren und Schaltungen zur Messung elektromechanischer Größen in mechatronischen Systemen eingegangen.

Kompetenzen
Ein vertieftes Verständnis sowie praktisches Kennenlernen von Anforderungen, Konzepten und Realisierungsmethoden für intelligente Sensorsysteme.

Further information on Sensorik.

 

Further information on Übungen zur Sensorik.

 

This project is given in English and/or German.

Das Projekt zielt auf die Weiterentwicklung eines bestehenden drahtlosen Körpersensors ab. 
Dabei ist die Bearbeitung unterschiedlicher Themenfelder (Sensorik, Signalverarbeitung, Funkkommunikation) in den Bereichen der Hard- und Softwareentwicklung möglich:

· Evaluation körpernaher Sensorik zur Messung von Biosignalen bzw. Vitalparametern (z.B. EKG, elektrodermale Aktivität, Bioimpedanz, Elektromyografie, …) sowie von inertialen Sensoren zur Erfassung kinematischer Daten (z.B. Bewegungsabläufe im Sport).

· Entwicklung und Benchmarking von Algorithmen zur Segmentierung, Klassifikation oder Kompression von Biosignalen.

· Softwareentwicklung zur Analyse und Darstellung aufgezeichneter Parameter.

· Vergleich verschiedener Funkkommunikationsstandards im Kontext der Körpersensorik (body sensor networks, BSN).

Im Rahmen des Projektes sollen Teilaspekte in kleinen Gruppen oder von Einzelpersonen bearbeitet werden.

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The project aims at the further development of an existing wireless body sensor.
Thereby, it is possible to work on different topics (sensor technology, signal processing, radio communication) in the areas of hardware and software development:

- Evaluation of wearable sensors close to the body for the measurement of biosignals or vital parameters (e.g. ECG, electrodermal activity, bioimpedance, electromyography, ...) as well as inertial sensors for the acquisition of kinematic data (e.g. motion sequences in sports).

- Development and benchmarking of algorithms for segmentation, classification or compression of biosignals

- Software development for analysis and display of recorded parameters

- Comparison of different radio communication standards in the context of body sensor networks (BSN)

Within the scope of the project, partial aspects will be worked on in small groups or by individuals.

Further information on Körpernahe Sensorik / Wearable Sensors.

Aufbauend auf der Vorlesung (392199) sollen die Teilnehmer das erworbene Wissen praktisch im Rahmen eigener Studien anwenden. Im Vordergrund stehen die Aufzeichnung und Verarbeitung von Videodaten und Messwerten von Sportlern während des Trainings und im Wettkampf. Dazu können die Teilnehmer mehrere körpernahe Sensoren (Beschleunigungssensoren, Sensorik für die Herzaktivität, die Temperatur- und den Hautleitwert) einsetzen und die in der Sporthalle der Universität installierten Videokameras nutzen. Die praktische Arbeit soll die Erfassung und Verarbeitung der Daten von einem oder mehreren Sensoren sowie eine Dokumentation der durchgeführten Versuche umfassen.

Das in der Vorlesung erworbene Wissen soll auf die Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten im Sport angewendet werden. In dem Zusammenhang sollen die Teilnehmer eine wissenschaftliche Herangehensweise an einem oder mehreren Teilproblemen üben.

Further information on Projekt "IT-Sportanalyse".

This project is given in English and/or German.

Further information on Embedded Machine-Learning.

This project is given in English and/ or German.

"In this project, the robot platform AMiRo shall be developed further. On the one hand the real-time operating system running on the several microcontrollers shall be enhanced by an event-driven communication framework. Furthermore autonomous LiDAR-based localization and mapping (SLAM) shall be implemented. Other possible topics of this projects are web-based control of AMiRo and visualization of sensor data as well as streamed image processing using the on-board FPGA."

"Ziel des Projektes ist die Weiterentwicklung des AMiRo Miniroboters. Im Rahmen des Projektes soll unter anderem das Echtzeitbetriebssystem auf den verteilten Mikrocontrollern des Roboters um ein verteiltes ereignisorientiertes Framework erweitert werden. Des Weiteren soll eine Laser-basierte Lokalisierung und Kartenerstellung (SLAM) in das System integriert werden. Weitere mögliche Themen sind die Erweiterung einer webbasierten Steuerung und Visualisierung von Sensordaten sowie eine Stream-basierte parallele Bildverarbeitung auf konfigurierbarer Hardware (FPGA)."

 

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Knowledge/skills in robotics and C programming are recommended.

Kenntnisse in Robotik und C-Programmierung sind von Vorteil.


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