LFU:online

Die Studierenden lernen, wie sich verschiedene Konzepte aus dem Bereich des Internet of Things (IoT) für die Erfassung von (atmosphärischen) Daten nutzen lassen. Dabei werden sowohl IoT-Hardware als auch die Software zum Erfassen und Visualisieren der gemessenen Daten behandelt. Die Studierenden sollen zum Schluss in der Lage sein, selbständig einfache Messsysteme aufzubauen und die zugehörige Software zur Datenerfassung und Datenvisualisierung zu erstellen.

Die Lehrveranstaltung ist als Einführung in die Welt des Internet of Things zur Datenerfassung konzipiert. Dafür werden einfache elektronische Schaltungen für die Verbindung von atmosphärischen Messgeräten (z.B. Temperatur- oder Feuchtemessgeräte) mit Microcontrollern (Arduino) oder Einplatinencomputern (Raspberry Pi) aufgebaut. Ziel ist es, die gemessenen Daten entweder direkt, z.B. über den Microcontroller auf einem LC-Display, oder kabelgebunden bzw. drahtlos auf einem PC auszugeben.

Die Arduino-Plattform (bestehend aus Microcontroller-Hardware und der zugehörigen freien Programmiersoftware) eignet sich hervorragend, um simple, autonome Messsysteme aufzubauen. Die Microcontroller zeichnen sich durch Wartungsarmut und geringen Energieverbrauch aus, wodurch sie sich auch für den Einsatz im Feld eignen. Für etwas anspruchsvollere Anwendungsfälle können Einplatinenrechner der Raspberry Pi-Familie verwendet werden, welche ein komplettes Betriebssystem, sowie größere Rechen- und Speicherkapazitäten zur Verfügung stellen.

Daten können z.B. mittels Python oder in professionellen Datenerfassungsumgebungen wie LabVIEW am PC erfasst und visualisiert werden. LabVIEW bietet hierbei den Vorteil, dass die Visualisierung ein inhärenter Teil der Programmierung ist. Somit können hier sehr schnell einfache Benutzeroberflächen zur Echtzeit-Datenvisualisierung geschaffen werden.

Learning by doing! Nach jeweils kurzen Einführungen sollen die Studenten unter Anleitung, aber dennoch möglichst eigenständig, Messaufbauten realisieren bzw. selbständig Programmierkonzepte umsetzen.

kombiniert

Interesse an atmospherischen Messnetzwerken, grundlegende Kenntnisse in Python, Spass am Experimentieren

Maximale Teilnehmerzahl erreicht.

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