Embedded Systems & Edge Analytics
Niveau
Second cycle, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Absolventin, der Absolvent / die Studierenden:
* kennt die Architektur und Komponenten von Embedded Systems und kann die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Bauformen begründen
* kennt den Entwicklungsprozess und Werkzeuge
* kann die Anforderungen an ein Embedded System definieren, Konzepte dahingehend bewerten und eine Auswahl durchführen
* ist in der Lage, die Entwicklungsumgebung für ein Embedded System einzurichten
* ist in der Lage, einfache Programme bzgl. Steuerung, Verarbeitung von Sensordaten, Ansteuerung von Aktoren und Kommunikation zu erstellen und umzusetzen
* kennt die Architektur und Komponenten von Embedded Systems und kann die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Bauformen begründen
* kennt den Entwicklungsprozess und Werkzeuge
* kann die Anforderungen an ein Embedded System definieren, Konzepte dahingehend bewerten und eine Auswahl durchführen
* ist in der Lage, die Entwicklungsumgebung für ein Embedded System einzurichten
* ist in der Lage, einfache Programme bzgl. Steuerung, Verarbeitung von Sensordaten, Ansteuerung von Aktoren und Kommunikation zu erstellen und umzusetzen
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Gemäß Zugangsvorrausetzungen
Lehrinhalte
• Systemlösungen und Architektur von Embedded Systems und Charakteristika
• Embedded Hardware (Prozessoren, Speicher, I/O, Busse)
• Embedded Software (Operating System, Middleware, Applikation, Treiber)
• Echtzeitbetrieb (Klassifizierung, Umsetzung)
• Mehrprozessorbetrieb
• Kennenlernen von einfachen Plattformen (z.B. Raspberry Pi, Arduino, FPGA) und der Entwicklungsumgebung
• Umsetzen von einfachen Anwendungsfällen bzgl. der Verarbeitung von Sensoren und der Ansteuerung von Aktoren
• Umsetzen von unterschiedlichen Möglichkeiten der Datenübertragung
• Durchführung eines komplexeren Abschlussprojektes
• Embedded Hardware (Prozessoren, Speicher, I/O, Busse)
• Embedded Software (Operating System, Middleware, Applikation, Treiber)
• Echtzeitbetrieb (Klassifizierung, Umsetzung)
• Mehrprozessorbetrieb
• Kennenlernen von einfachen Plattformen (z.B. Raspberry Pi, Arduino, FPGA) und der Entwicklungsumgebung
• Umsetzen von einfachen Anwendungsfällen bzgl. der Verarbeitung von Sensoren und der Ansteuerung von Aktoren
• Umsetzen von unterschiedlichen Möglichkeiten der Datenübertragung
• Durchführung eines komplexeren Abschlussprojektes
Empfohlene Fachliteratur
Marwedel, P.: Embedded system design : embedded systems foundations of cyber-physical systems, and the Internet of Things; 2021
Heath, S.; Embedded systems design; 2003
Ganssle, J. G.; The art of designing embedded systems; 2000
Heath, S.; Embedded systems design; 2003
Ganssle, J. G.; The art of designing embedded systems; 2000
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Klausur, Projekt
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
5
E-Learning Anteil in %
20
Semesterwochenstunden (SWS)
2.5
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Einzelarbeit mit Software, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Dipl.-Ing. Thomas Schmiedinger, PhD
Studienjahr
1. Studienjahr
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
PDE.3
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
nicht zutreffend