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.

 

Sensorfusion in der Videoanalyse

Ein Projekt zur automatisierten Videoanalyse von Fussballspielen mittels Fusion von Videoströmen aus verschiedenen Kamerapositionen.
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Elektroimpedanztomographie

Entwicklungen eines Elektroimpedanztomographie-Messsystem mit analogem Frontend sowie Firmware und Software
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Hexapod-Laufroboter & AI

Der bekannte Hexapod-Laufroboter lernt laufen – mittels künstlicher Intelligenz (AI)
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Funktechnik: OFDM and beyond

Entwicklungen der nächsten Generation von Kommunikationsmethoden und Übertragungsverfahren mittels Filter Bank MultiCarrier (FBMC)
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Rennsimulator

Entwicklung einer Motionplattform zur Simulation von G-Kräften
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Interactive Sensor AI Network

Entwicklung eines AI-basierten Sensornetzwerks zur Bewegungserkennung von Personen
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FBMC - Funktechnik der nächsten Generation

Ein Projekt der Funktechnik der nächsten Generation
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Smart Textiles

Entwicklung eines Prüfstands zum Testen und Vergleichen intelligenter Textilien
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Audio-Signalverarbeitung

Entwicklung einer Hardware- & Software-Platform zur Audio-Signal-Verarbeitung
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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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LinPod

Zeitraum
Oct 2009 - Jun 2010
FH Studierende
Daniel Karner, Stefan Gabauer, Andreas Weidlinger, Georg Mayer
FH BetreuerIn
DI (FH) Florian Eibensteiner
Themenfelder
Hardwareentwurf, Softwareentwurf, Verifikation, Kinematik, Navigation, Sensortechnik

Der Hexapod wird laufend weiterentwickelt und erweitert. Die bestehenden analogen Servos werden durch neuartige digitale Lin-Servos ersetzt und die Steuerung auf den AVR32 portiert. Weiters sollen im Rahmen dieses Projektes Konzepte aus der Natur am Beispiel des Hexapods umgesetzt werden, um durch insektoide Verhaltensmuster eine Steigerung der Effizienz der Bewegungsabläufe zu erreichen.

Ausgangssituation / Motivation / Einleitung

Bei der Entwicklung von Bewegungsalgorithmen ist uns die Natur um Jahrmillionen voraus. Daher ist es kein Wunder, dass moderne Laufroboter ihren biologischen Vorbildern "hinterherhinken". Die Bionik, beschäftigt sich mit der Umsetzung von Konzepten in der Natur in technische Anwendungen. In diesem Projekt sollen die Ergebnisse der beiden Projekte SaLina und RobChipV3 zusammengeführt werden.Das bestehende System wird auf die neue und wesentlich leistungsfähigeren Plattform, bestehend aus einem AVR32 und einem Lattice XP2 FPGA, portiert. Dadurch ist es möglich die Bewegungsalgorithmik des Hexapod weiter zu verbessern und dem Roboter die Möglichkeit zu geben seine Umgebung durch geeignete Sensorik wahrzunehmen.

Ziel

Ziel ist es, den bestehenden Hexapod um den Lin-Bus zu erweitern und die Software auf den AVR32 zu portieren. Dies ist der erste Schritt zur selbstständigen Erfassung und Verarbeitung der Umgebung. Durch den Einsatz von digitalen Servos können zum Beispiel nun Rückmeldungen über den Bewegungsablauf erfasst werden - somit kann auf die unmittelbare Umgebung reagiert werden um Unebenheiten bzw. Hindernisse zu verarbeiten. Im Anschluss soll ein dezentrales Steuerkonzept und eine selbstständige Navigation im Raum umgesetzt werden. Die dafür benötigte Hardware für die Ansteuerung und Auswertung der Sensoren wird entwickelt und gefertigt.