Studienprojekte

Eigene Ideen lassen sich gleich direkt im Studium verwirklichen. Mit den Studienprojekten entwickeln unsere Studierenden digitale Smart Systems aller Art in kleinen Teams mit 4 bis 6 Personen: selbstorganisierend, agil und crossfunctional.

Neben den eigenen Ideen unserer Studierenden kommen auch IT-Firmen mit spannenden Projektideen zu uns. So sammelt man nicht nur wichtige Praxiserfahrung sondern bekommt auch wertvolle Kontakte in die Wirtschaft.
 

Semantische Positionsbestimmung

Ein intelligentes System zur Lokalisierung und semantische Positionsbestimmung von Objekten
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Superkey

Superkey bietet eine neumodische Möglichkeit, digitale Zugangsdaten und Passwörter sicher im USB-Format zu speichern.
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AutoTest

Automatisierte Tests direkt auf der Hardware.
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Batteriemanagement-System

Batterie-Management-System basierend auf Einzelzell-Überwachung mit drahtloser Kommunikation, selbstversorgend und mit Funktechnik NFC.
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Digital Protocol Generator

Mit Software in C++ und Hardware (FPGA) definierte Kommunikationsschnittstellen wie SPI (Serial Peripheral Interface) testen
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Musik mit einer Teslaspule

Entwicklung einer elektronischen Teslaspule zur Musikwiedergabe
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Spydoor - Der Intelligente Türspion

Die intelligente Türklingel setzt auf künstliche Intelligenz, Computer Vision und Sprachausgabe und sagt uns, wer vor der Tür steht.
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Smart AI Sensor for Lane Detection

Fahrspurerkennung mittels Künstlicher Intelligenz in Hardware auf Basis eines programmierbaren Logikchips (FPGA).
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EasyChart

Charts - einfach und in Echtzeit auf jedem beliebigen TV-Gerät: Von Aktienkurs bis Kryptowährung.
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Smart Textiles

Entwicklung eines Testsystems für intelligente Textilien, um Stoffproben der Kleidungsindustrie auf Zug und Druck zu belasten.
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Digitales Notenblatt

Das richtige Notenblatt für jedes Musikstück - ganz einfach auf Knopfdruck.
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Smart Office Cube

Ein Sensorwürfel zur Messung von Luftqualität und Lautstärke im Raum
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Portable Band

The wireless way to experience your sound
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Super Key

Sicheres & einfaches Speichern von Zugangsdaten
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Field Oriented Control

Effiziente Motorsteuerung für Multicopter mittels FPGA
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Textile Sensor

The piezo-resistive Measurement Plattform for Smart Textiles
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SoC FPGA Copter

Ein Hexacopter mit programmierbarem Logik-Chip (FPGA)
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Pool Security

Moderne IT für die Absicherung gegen Unfälle in Swimmingpools
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Portable Escape Game

Die mobile Variante eines bekannten Escape-Games
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Smart Hydro

Die mikrocontrollergesteuerte Hydrokultur
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Theseus

Portable motion tracking ohne GPS-Unterstützung
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Phasertag Mobile

Das Laser Tag Game für Outdoor-Spaß in vollständiger Eigenentwicklung.
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Tragbares Notrufsystem für Extremsportler

Prototyp-Entwicklung aus Hard- und Software für ein Satelliten-basiertes Notrufsystem.
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Autonomous Driving (Infineon)

Mit Radarsensoren, Kamerasystem und Steuerungssoftware zum selbstfahrenden Fahrzeug.
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Digitalfunkstrecke mit GNURadio

Signalverarbeitung mittels Open-Source-Software zur digitalen Übertragung von Audio und Video.
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Selfbalancing Stick

Sensorgesteuertes Pendel mit Neigungskorrektur und elektron. angesteuerte Schwungmassen.
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Digital Substation

Moderne Digitaltechnik für flexiblere Infrastruktur im Energiemanagement von Umspannwerken.
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Open Home Automation System

Eine moderne Smart Home-Lösung mit openHAB auf Funkbasis.
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Modular Audio System

Die Audio-Anlage ganz im Eigenbau.
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Smart Machine Monitoring System

Condition Monitoring für Anlagen: vom Sensor bis zur Cloud.
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My Personal Body Trainer

Dein ganz persönlicher Fitness-Trainer auf dem Smartphone!
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USB-Datalogger

Hardware/Software-System zur Anaylse der USB-Kommunikation (FPGA und Linux).
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Universellen Funkübertragung mittels SDR

Wie sich mit Software Defined Radio (SDR) verschiedene Funkstandards wie Wifi und LTE in einem Gerät integrieren lassen.
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Audio Signal Processing - System on Chip (SoC)

Signalverarbeitung am eigenen FPGA-Board in Hardware.
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SiRet

Zeitraum
Mar 2010 - Feb 2011
FH Studierende
Manuel Dipolt, Martin Eberl, Markus Ematinger, Markus Mühlberger, Matthias Schörghuber, Michael Tempelmayr
FH BetreuerIn
DI(FH) Florian Eibensteiner, Dr.-Ing. habil. Hans-Georg Brachtendorf
Themenfelder
Embedded Systems, Chipdesign, Computer Vision, Silicon Retina, Echtzeit-Signalverarbeitung, Bilderkennung, massiv parallele Architekturen
Firma
AIT Austrian Institute of Technologie
Firmen Coach
DI(FH) Jürgen Kogler

In Kooperation mit dem Austrian Institute of Technologie (AIT) soll ein Stereo-Vision-Algorithmus für Silicon-Retina-Sensoren in Hardware realisiert werden.Im Projekt SiRet werden die einzelnen Teile des Algorithmus in Hardware implementiert, wobei massiv parallele Architekturen verwendet werden um die benötigte Rechenleistung zu erreichen. Das System wird auf einem FPGA integriert und getestet.

Ausgangssituation / Motivation / Einleitung

Im Rahmen des EU-Projektes ADOSE (Reliable Application Specific Detection of Road Users With Vehicle On-board Sensors) werden vom AIT (Austrian Institute of Technology) Stereo-Vision-Algorithmen für Silicon-Retina-Sensoren entwickelt, um ein vorzeitiges Auslösen des Seitenairbags vor einem Crash zu ermöglichen.Im Unterschied zu herkömmlichen bildgebenden Sensoren liefert eine Silicon-Retina nur dann Daten, wenn die Intensität des Lichts in einem Pixel einen gewissen Schwellwert über- bzw. unterschreitet, d.h. es werden keine Bilder geliefert sondern lediglich Intensitätsänderungen (Events) zur Verfügung gestellt, wodurch die gelieferte Datenmenge variabel und in der Regel deutlich kleiner als bei normalen bildgebenden Sensoren ist.

Ziel

Basis der momentanen Realisierung ist ein embedded System, welches aus mehreren Hochleistungssignalprozessoren (DSP) besteht und die Daten parallel verarbeiten um die notwendigen Datenraten zu erreichen. Durch die Entwicklung eines, für genau diese Aufgabenstellung abgestimmtes, Rechenwerk können die Prozessoren entlastet und das System weiter verkleinert werden.Im Projekt wird der Stereo-Vision-Algorithmus in Hardware realisiert und auf einem FPGA umgesetzt. Zwei künstliche Retinae, welche uns zur Verfügung stehen, nehmen Stereo-Daten auf. Anhand dieser Bilddaten können relative Bewegungen (Tiefeninformation) der Objekte erkannt bzw. geschätzt werden. Dabei ist eine Echtzeit-Signalverarbeitung bei sehr hohen und variablen Datenraten erforderlich. Jede Retina hat eine Auflösung von 128x128 Pixel und liefert eine durchschnittliche Datenmenge von 30 Mbit/s. Aus diesen Daten muss das Bild rekonstruiert und die Tiefenschätzung realisiert werden. Um diese Daten in Echtzeit in einem FPGA zu verarbeiten, müssen massiv parallele Strukturen, ähnlich wie bei High-End Grafikkarten, eingesetzt werden.