Bildverarbeitung
Lab für Bildhelligkeit und Leuchtdichte — Belichtung, Gamma und Clipping
Lineare Belichtung und kodierte Grauwerte an synthetischen Bildern mit Histogrammen und Gradienten vergleichen.
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Artikel lesen →LAB / EXPERIMENT & VERIFY
Die Funktionsweise verstehen.
Wissen aufbauen, Systeme verstehen und anschließend experimentieren und umsetzen.
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02Experimentieren
Praktisch ausprobieren
03Systeme verstehen
Aufbau und Verhalten kennenlernen
Experimentieren
35 Labs
Bildverarbeitung
Labor zur Merkmalserkennung — Harris und Shi–Tomasi vergleichen
Synthetische Bilder drehen, skalieren und aufhellen; erkannte Ecken mit bekannten Referenzpositionen vergleichen.
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Bildverarbeitung
Labor zur Merkmalszuordnung — Deskriptorfilter, geometrische Inlier und Referenz
Bildbereiche vergleichen, Korrespondenzen filtern und erkennen, warum geometrische Übereinstimmung keine korrekte Zuordnung garantiert.
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Bildverarbeitung
Optischer-Fluss-Lab: Bewegung zwischen zwei Bildern
Schätze die Bewegung von Bildpunkten und vergleiche sie mit einer bekannten synthetischen Transformation. Untersuche Helligkeit, Verdeckung und das Aperturproblem.
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Artikel lesen →Regelungstechnik
MPC-Labor – Krümmungsfolge im Horizont und innerhalb der Lenkgrenzen neu lösen
Ändern Sie Horizont, Gewichte und Lenkgrenze und vergleichen Sie vorhergesagte Pfade, Solver-Konvergenz und den Umgang mit Fehlern in Ihrem Browser.
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Pfadverfolgungs-Vergleichs-Labor – PP, APP, RPP, Stanley und MPC unter denselben Bedingungen laufen lassen
Lassen Sie fünf Tracker gemeinsam auf einem Fahrzeug, Pfad, Anfangszustand und mit derselben Lenkgrenze laufen und vergleichen Sie Querfehler, Laufruhe und Abschluss anhand gemeinsamer Metrikdefinitionen.
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Adaptive-Pure-Pursuit-Labor – Vorausschau mit der Geschwindigkeit skalieren
Vergleichen Sie geschwindigkeitsskalierte Vorausschau mit PP, einschließlich Beschleunigung und Minimal-/Maximalgrenzen.
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Artikel lesen →Regelungstechnik
Pure-Pursuit-Labor – Vergleich der Pfadverfolgung mit fester Vorausschau
Ändern Sie die feste Vorausschau und untersuchen Sie Tracking-Fehler, Lenkung und Zielpunkte an einem gemeinsamen Fahrzeugmodell.
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Regulated-Pure-Pursuit-Labor – Geschwindigkeit in Kurven und nahe dem Ziel
Trennen Sie Vorausschau von der Geschwindigkeitsregelung und vergleichen Sie Krümmungsgrenzen, Geschwindigkeitsuntergrenzen, Endanflug und tatsächliche Fahrzeuggeschwindigkeit.
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Stanley-Labor – Lenkung aus Querabweichung und Kursfehler an der Vorderachse
Trennen Sie Vorder- und Hinterachsfehler und vergleichen Sie Verstärkung, Geschwindigkeit und Lenkungsbeschränkungen in Ihrem Browser.
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Artikel lesen →Kontrollierte Landwirtschaft
CEA-Sensorik und Bildschätzung – Sensorplatzierung und projizierte Blattfläche
Kombinieren Sie CO₂, EC, pH, DO, Durchfluss, Füllstand und Druck, um räumliche Unterschiede, Instrumentenverzerrung und Probentransportverzögerung zu trennen. Prüfen Sie Zirkulations-, Belüftungs- und Wasserbilanz-Residuen.
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Kontrollierte Landwirtschaft
CEA-Klimabilanz-Labore — Wärme, Wasserdampf und CO2 getrennt bilanzieren
Integrieren Sie ein synthetisches Einzonenmodell in Python und überprüfen Sie, wie LED-Wärme, Außenaustausch, Belüftung, Kapazität und Kühlung die Raumtemperatur verändern.
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CEA-Klimasteuerung – Temperatur, Feuchtigkeit, Sensoren, Reaktion und Kopplung
Behandeln Sie Raumtemperatur und Dampfmasse als zwei Zustände und definieren Sie anschließend Wechselwirkungen und Testbedingungen für Kühlung, Entfeuchtung, Nachheizung und Belüftung.
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CEA-Pflanzenumgebung und Lichtdesign — Photosynthese, Menge, Verteilung und Spektrum
Verbinden Sie Photosynthese, Atmung, Spaltöffnungen und Wassertransport mit Umweltmessungen. Zwei synthetische Berechnungen trennen Kohlenstoffgewinn von Erntemasse und Dampfdruckdefizit von Transpiration.
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VPD- und DLI-Labor – Überprüfung der Feuchtigkeits- und Lichtzeitreihen
Berechnung des Luftdampfdruckdefizits (VPD) und des täglichen Lichtintegrals aus synthetischen CSV-Daten unter Berücksichtigung ungleicher Intervalle, fehlender Daten und Einheitenfehler.
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Regelungstechnik
Kalman-Filter in Python ausführen: Rauschen, fehlende Daten und Ausreißer
Vergleich von Q, R und Ausreißererkennung anhand einer synthetischen Trajektorie mittels Schätzung error and rejected observations.
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Robotik-Grundlagen
Warum ICP fehlschlägt: Initialisierung, Ausreißer und symmetrische Geometrie
Führen Sie eine 2D-Registrierung durch und unterscheiden Sie Residuen, Korrespondenzabdeckung und true pose error.
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Notizen
Wo Docker-Daten gespeichert werden: Ebenen, Volumes und Backups
Beschreibbare Ebenen, benannte Volumes und Bind-Mounts unterscheiden und anschließend die Persistenz überprüfen across container recreation.
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Notizen
Messung des Stromverbrauchs von Heimservern: Leerlauf, Inferenz und Speicherung
Protokollieren Sie die Wirkleistung an der Wandseite kontinuierlich und vergleichen Sie Leerlaufbedarf und Energieverbrauch. per completed workload.
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Maschinelles Lernen
Benchmark für lokale LLMs: Erste Antwortzeit, Generierungsrate und Speicher
Messen Sie den Inhalt der ersten Antwort getrennt von der Generierungsrate und der Kontrolle. residency, caching and memory conditions.
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Antriebs- und Maschinentechnik
Robotergetriebe: Planeten-, Wellen- und Zykloidgetriebe
Vergleichen Sie drei Mechanismen und stellen Sie einen Zusammenhang zwischen Geschwindigkeit, Drehmoment und Trägheit sowie der Auswahl her. criteria beyond backlash.
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Leistungselektronik
Von der Motordrehzahlregelung bis zur funktionsorientierten Regelung: Strom, Drehmoment und verschachtelte Regelkreise
Verstehen Sie, wie die Drehzahlregelung Strom anfordert und wie FOC rotierende Komponenten verbindet. coordinates, electrical angle and limits.
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Robotik-Grundlagen
Nav2 hat einen Pfad, bewegt sich aber nicht: ein Diagnose-Workflow
Geometrie, Kostenkarten, Steuerungsdurchführbarkeit und Befehlsübermittlung prüfen, um zu erklären a stopped robot.
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Energietechnik
Simulation der Netzfrequenz: Unsymmetrie, Trägheit und Primärreaktion
Verwenden Sie ein einfaches Ein-Flächen-Modell, um die Trägheit vom primären Frequenzgang zu trennen. after a supply deficit.
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Robotik-Grundlagen
Roboterkoordinatentransformationen: Matrizen, Quaternionen und TF
Verwenden Sie ein numerisches Beispiel, um Rotation, Translation und inverse Transformationen miteinander zu verknüpfen. quaternions and ROS frames.
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Robotik-Grundlagen
Roboterfehler mit rosbag2 reproduzieren: Eingaben, TF und Zeit
Erstelle kontrollierte Replay-Vergleiche und diagnostiziere doppelte TF-Publisher. and mixed time sources.
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Sensoren und Hardware
Lesen Sie ein stationäres IMU-Log: Bias, Streuung und Allan-Abweichung
Berechnen Sie Mittelwert, Standardabweichung und nicht überlappende Allan-Abweichung ohne overinterpreting a short gyro log.
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Sensoren und Hardware
Sampling und Aliasing: Warum schnelleres Polling nicht ausreicht
Reproduzieren Sie identische Abtastwerte von 12-Hz- und 8-Hz-Signalen und unterscheiden Sie ODR, bandwidth, polling and decimation.
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Regelungstechnik
Experimentieren Sie mit PID-Reglern in Python – Verstärkung, Verzögerung und Sättigung
Reproduzieren Sie, wie sich Messverzögerung, Aktuatorgrenzen und integrale Aufschwingung ändern PID tracking on the same second-order model.
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Notizen
Datensicherung und -wiederherstellung auf dem Heimserver – eine kleine Wiederherstellungsübung
Unterscheiden Sie wiederhergestellte Dateien von nutzbaren Anwendungsdaten mit einer kleinen SQLite-Datenbank. exercise, then map the checks to a real server.
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Sensoren und Hardware
Roboter-Energiedesign – Diagnose von Computer-Resets beim Motorstart
Setzen Sie Motorlaständerungen in Zusammenhang mit Spannungsabfällen und lokalisieren Sie Fehler im Batterienetz. wiring, converter and computer.
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Robotik-Grundlagen
Von der Kartierung zur Navigation in ROS 2 – ein minimales Jazzy- und Nav2-Verfahren
Verwenden Sie die Jazzy-Simulation, um Kartenerstellung, Kartenspeicherung, Neuladen und Zielerreichung zu überprüfen. navigation as separate steps.
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Robotik-Grundlagen
Warum Sensorfusion fehlschlägt – Timing, Frames und extrinsische Kalibrierung
Fusionsfehler anhand von Zeitstempeln, Koordinatenrahmen und Montage diagnostizieren geometry and covariance.
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Robotik-Grundlagen
Wie man SLAM bewertet – ATE, RPE, Laufzeit und Fehler
Verwenden Sie synthetische Trajektorien, um absolute und relative Fehler zu unterscheiden, dann define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.
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Sensoren und Hardware
Funktionsweise von GNSS und wichtige Produkte – u-blox, Trimble, Fixposition
„RTK kombiniert Satellitenpositionierung mit Korrekturdaten einer Basisstation und reduziert so den Fehler der alleinigen GNSS-Positionierung, der mehrere Meter beträgt, auf Zentimeterebene. Wir erläutern, wie die Zweifrequenzpositionierung die ionosphärische Verzögerung kompensiert, wie u-blox mit dem ZED-F9P kostengünstiges RTK zum Massenprodukt machte, Trimble RTX und das japanische System Michibiki (QZSS) sowie das Praxisbeispiel von Kubotas landesweitem Netzwerk aus 342 RTK-Basisstationen für Landmaschinen – und wie sich all dies auf die tatsächlich erzielbare Positionsgenauigkeit auswirkt.“
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