Campus HagenbergInformatik, Kommunikation, Medien

Studienprojekte

Vom Start weg spielt die praktische Arbeit in Projekten eine wichtige Rolle im Studium. Die Studienprojekte starten im 1. Semester und laufen bis zum Ende des 2. Semesters. Wie im späteren Unternehmen entwickeln die Studierenden digitale Smart Systems aller Art in kleinen Teams mit 4 bis 6 Personen: selbstorganisierend, agil und crossfunctional.

Eigene Ideen unserer Studierenden sind hier genauso willkommen wie IT-Projekte von unseren Industriepartnern. So sammelt man nicht nur wichtige Praxiserfahrung sondern auch wertvolle Kontakte in die Wirtschaft.

 

SkiMAX - Maximize your Skiing Skills

Ein sensorgesteuertes Embedded-System mit optionaler Cloud-Anbindung zur Datenanalyse und Visualisierung von Bewegungsdaten beim Schifahren.
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Videoverarbeitung in Hardware am Intel Arria 10 FPGA

Konfigurierbare Verarbeitung von HD-Videos direkt über den Displayport.
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Maritime Communications

Maritime VHF Breitband-Kommunikation mit Mehrantennen.
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HoloScope

Entwicklung eines Oszilloskopes unter Verwendung von Mixed Reality durch die Microsoft Hololens.
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Sensornetzwerk für Baumaschinen

Entwicklung eines flexiblen Bussystems nach dem Internet-of-Thing-Prinzip zur Erfassung und Visualisierung von Betriebsdaten (Smart Sensors, Big Data, Cloud, IoT).
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Predictive Maintenance für Industrie-Ventilatoren

Entwicklung einer Sensor-Plattform zur frühzeitigen Erkennung von Verschleiß im industriellen Umfeld.
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SWARM

Zeitraum
Oct 2009 - Jun 2010
FH Studierende
Jürgen Stelzmüller, Jürgen Giritzer, Martin Aigner, Gerhard Eder, Matthias Porranzl, Joachim Steinkellner
FH BetreuerIn
DI (FH) Florian Eibensteiner, Dr. Hans Georg Brachtendorf
Themenfelder
Hardwareentwurf, Softwareentwurf, Verifikation
Firma
DLR Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Firmen Coach
Dr.-Ing. Michael Angermann,Dr.-Ing. Armin Dammann
Projekt Website

In künftigen Navigationssystemen werden Satellitensysteme durch Schwärme von sogenannten Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) unterstützt, um die Genauigkeit der Positionsbestimmung lokal zu erhöhen. Die Positionsbestimmung erfolgt dabei über Laufzeitschätzungen, durch die auf die Position der UAVs zurückgeschlossen werden kann. Ziel des Projekts mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist die Prototypen-Realisierung einer Laufzeitschätzung.

Ausgangssituation / Motivation / Einleitung

Kompakte und im Verbund arbeitende fliegende Sensorplattformen bzw. UAVs ermöglichen ein hochgradig paralleles und damit schnelles Explorieren von räumlich verteilten Phänomenen und Strukturen. Anwendungsbeispiele sind das Erfassen geometrischer Strukturen und Ansichten urbaner Räume innerhalb und außerhalb von Gebäuden als Grundlage für die zukünftige Navigation in urbanen Bereichen, oder das schnelle Auffinden von Verschütteten nach Lawinenabgängen im Gebirge.Um eine sichere und effiziente Zusammenarbeit der Schwarmelemente zu realisieren, wird eine genaue Kenntnis der Positionen und zum Teil auch der Lage aller Objekte benötigt. Übliche satellitenbasierte Systeme sind häufig nicht ausreichend genau.Zur Erhöhung der Genauigkeit wird ein alternatives System zur Positionsbestimmung basierend auf Schwärmen von UAVs benötigt. Grundlage dieses Systems ist die Fähigkeit zur genauen Distanzmessung mittels Funk zwischen Schwarmelementen. Da die Schwarmelemente in der Form sogenannter Quadrocopter realisiert sind, bestehen an die Komponente zur Distanzmessung erhebliche Anforderungen in Bezug auf Gewicht, Energieverbrauch und Reichweite.Ziel des Projekt ist es, einen Algorithmus zur Laufzeitmessung, basierend auf einer OFDM-Modulationsform, in Hardware zu realisieren.

Ziel

Ziel ist es ein System zu entwickeln das eine genaue Positionsbestimmung zwischen den Elementen eines Schwarms ermöglicht. Diese Information ermöglicht es später, fliegende Sensorplattformen realisiert z.B: durch Quadrocoptern im Verbund fliegen lassen zu können. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und reichen von der Auffindung von Verschütteten nach Lawinenabgängen oder Erdbeben bis zum Aufzeichnen von Räumen oder Umgebungen für die Kartographie.

Umsetzung

Es muss eine geeignete Sequenz für die Signalübertragung gefunden werden. Diese wird dann in Matlab&Simulink für die Simulation der Laufzeiten verwendet. Ziel der Simulation ist es, erste Ergebnisse von Laufzeiten zu erhalten, aus denen dann auf die Entfernung rückgerechnet werden kann. Weiters wird evaluiert welche Entwicklungsboards sich am besten eignen um die Algorithmen zu implementieren und erste Messungen durchzuführen.

Ergebnisse

Simulation von OFDM Sender- und Empfänger mit Matlab&Simulink. Implementation der Algorithmen auf dem Entwicklungsboard.