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In dieser Bachelorarbeit wurde ein prototypischer Tischroboter für den Einsatz im Bereich des Ambient Assisted Livings konzeptioniert. Innerhalb eines festgelegten Budgets wurden die technische Umsetzbarkeit und die Eignung des Systems als Alternative zum im Telematik-Studiengang der Technische Hochschule Wildau verwendeten NAO-Roboter untersucht. Dabei wurde bewusst auf die Möglichkeit einer humanoiden Fortbewegung verzichtet.
Das entwickelte Konzept basiert auf den in dieser Arbeit festgelegten Anforderungen an einen Tischroboter. Es umfasst die benötigten Hardwarekomponenten, wobei als Grundlage des Systems ein Jetson Nano Einplatinencomputer von Nvidia verwendet wird. Weiterhin wurde eine Softwarearchitektur erstellt, welche Front-End, Back-End und angeschlossene Hardwarekomponenten miteinander verknüpft. Im Front-End wird das Framework Electron.js verwendet, im Back-End kommt das Robot Operating System (ROS) in Verbindung mit der Key-Value-Datenbank Redis zum Einsatz. Für die Steuerung weiterer angeschlossener Hardwarekomponenten und der Energieversorgung werden Arduino Nano Boards eingesetzt.
Die konzipierte Architektur des Gesamtsystems ist auf eine funktionale Erweiterbarkeit ausgelegt, um für die Erforschung und Realisierung von vielfältigen Anwendungsfällen in Folgeprojekten geeignet zu sein.
In einer anschließenden Testphase wurde ein Prototyp entwickelt, mit dessen Hilfe die konzipierte Systemarchitektur umgesetzt und erfolgreich getestet wurde. Die Ergebnisse dieser Bachelorarbeit können somit als prototypische Grundlage für eine Alternative zum NAO-Roboter, aber auch als technische Basis für die Entwicklung anderer Roboter verwendet werden.
This repository contains various short driving scenarios of our vehicle fleet in 1:14 scale. These are part of our digital learning factory "Wildauer Maschinen Werke" (www.th-wildau.de/wmw) and are used for the development of autonomous driving functions. The data is recorded in the form of Rosbags in the underlying robotic operating system (www.ros.org) and can be played in their own ROS server instances, whereby the recorded journeys of the vehicles can be simulated and used for their own developments. The scenarios contain short driving scenarios with so-called ROS topics. This includes engine and steering control and frontal distance measurements of an ultrasonic sensor. Videos are also provided for each scenario for a better overview.
It is the 1st generation. Towards the end of 2020, data sets will follow that additionally contain camera data, GPS coordinates and speed as well as laser scanner data.