Course code TEL100

TEL100 Elektronisk prototyping

Emnet kan ha endringer på grunn av koronarestriksjoner. Se Canvas og StudentWeb for info.

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2021 - 2022.

Emneansvarlige: Odd Ivar Lekang
Medvirkende: Kristian Sørby Omberg
Studiepoeng: 5
Ansvarlig fakultet: Fakultet for realfag og teknologi
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Emnet starter i august. Emnet har undervisning/vurdering i august
Første gang: Studieår 2016-2017
Emnets innhold:

I dette emnet vil studenter få en praktisk tilnærming til grunnlaget for fremtidens digitale verktøy;  programmering. 

Dette kurset består av 2 deler:

Del 1 varer i 1 uke, Del 2 varer i 2 uker med en avsluttende prosjektoppgave.

Del 1: består av grunnleggende innføring i logisk programmering ved bruk av Arduino ( Open Source mikrokontroller)  som er en elektronisk prototype plattform. Programmeringsspråket som blir brukt og undervist bygger på C. Studentene vil få en grunnleggende introduksjon i dette. I tillegg vil studentene bli introdusert for tingenes internett (IoT i ) form av "Particle" eller "Arduino MKR" plattformen. 

Del 2: studentene skal velge seg en av tre forskjellige spesialiseringer som de skal bruke videre i prosjektoppgaven. Undervisningen blir derfor delt inn i 3 grupper etter dette punktet. de forskjellige spesialiseringene krever forskjellige forkunnskaper.

De tre spesialiseringene er:

Integrerte systemer (embedded systems):

Studentene lærer å programmere mikrokontrollere på et mer grunnleggende nivå vha. programmeringsspråket C. Denne delen vil ikke basere seg på Arduino, men en mikroprosessor i klassen ARM Cortex-M i form av Texas Launchpad eller St Microelectronics plattformen . Det blir også undervist i prinsippet bak sanntidsprosesser og arbeidsgrupper rundt temaene. Målet i dette faget er dokumentasjon av arbeid gjort i emnets løp i form av en designrapport som tar for seg et tema innen det valgte emne som dokumenterer hvordan studentene har brukt koding til å løse et behov. 

IOT;

Tingenes Internett (IoT) utvider seg raskt, og det blir stadig viktigere for fagfolk å forstå hva det består av, hvordan det fungerer, og hvordan å utnytte sin kunnskap til å forbedre virksomheten din. Dette kurset skal gi praktiske eksempler på bruk av programmering som skal  bidra til at studenter ønsker å utforske og samhandle med IoT som er broen mellom cyber- og den fysiske verdenene. Vi vil se på IoT-sensorer, aktuatorer og kommunikasjonsmoduler som forbinder enheter til internett, samt elektronikk og systemer, som begge støtter hvordan Internett av ting fungerer og hva det er laget for å gjøre.I denne delen av kurset vil du kunne Identifiser sensorene og andre enheter som trengs for forskjellige IoT-løsninger. Grunnleggende elektronisk design som brukes på IoT-sensorer og innebygde kontroller samt forstå og kartlegge et IoT-system som inneholder bestemte enheter.

Autonome systemer (avanserte integrerte systemer):

I denne modulen blir studentene kjent med Linux OS og Nvidia Jetson plattformen hvor målet er å kickstarte læringen innnen  AI, maskinlæring, "deep learning" samt bli bedre kjent med sensorteknologier som f.eks LIDAR og Mikroelektromekaniske Systemer (MEMS). Målet i denne modulen er å gjennomføre et prosjekt innen temaet Intelligente Transport-Systemer (ITS) som blir dokumentert i en designrapport. 

Gjennom prosjektoppgaven får studentene mulighet til å jobbe med utvikle bærekraftige løsninger knyttet til globale behov.  

Læringsutbytte:

I løpet av kurset så skal studentene ha en oversikt over over følgende

  • Komponenter innen elektronikk (transistorer, motorkontrollerer, styringsenheter etc).
  • Praktisk programmering i form av grunnleggende forståelse av programmering enten arduino eller c. 
  • Hvordan benytte seg av IoT
  • Prototyping av Mikrokontrollere som f.eks Arduino.

For studentene som velger Autonome systemer så vil de få oversikt over

  • Sanntidsprosesser
  • Introduksjons til bruksområder for AI, maskinlæring, deep learning, Linux samt sensorteknologier som f.eks LIDAR og MEMS
  • Innføring av relevante elektroniske verktøy som f.eks "NViDIA Jetson" 

Annen kunnskap:

  • Praktisk prosjektarbeid.
  • Økt formidlingsevne.
  • Lære å skrive en designrapport. 
Læringsaktiviteter:
Forelesninger, praktiske øvelser med digitale videostøtte og rapport.
Læringsstøtte:
Øvelser gjennomføres i samarbeid med øvingslærer og prosjektoppgave følges opp med individuell veiledning av arbeidsgruppene, tidspunkt og tidsbruk avtales med foreleser etter behov. Emnet har egen Canvasside for tilleggsinformasjon. 
Pensum:
Litteratur som legges ut på Canvas
Forutsatte forkunnskaper:
ingen
Anbefalte forkunnskaper:

Grunnleggende programmerings kunnskaper (INF100 eller tilsvarende)

Fysikk kunnskaper tilsvarende fysikk1 vg2

Følgende gjelder kun for de bestemte spesialiseringene.

Robotikk og Iot:

INF100

Apputvikling:

INF120 eller grunnleggende tilsvarende kunnskaper innenfor programmering.

Innebygde systemer:

INF120 eller høyere.

Obligatorisk aktivitet:
Obligatorisk oppgave blir gitt relatert til pensum i tilegg til avsluttende rapport. 
Vurderingsordning:
Vurdering blir gjort på bakgrunn av en avsluttende skriftlig rapport som bedømmes til bestått/ikke bestått.
Sensor:
Ekstern sensor deltar sammen med intern sensor ved utformingen av vurderingsmanual for rapport
Normert arbeidsmengde:
Forelesninger, rapport og hjemmearbeid, ca. 125 timer.
Opptakskrav:
GSK
Undervisningstid:
Forelesninger og praktiskeøvelser, ca 50 timer, 25, timer per uke.
Eksamensdetaljer: Oppgave: Bestått / Ikke bestått