Embedded systems are present everywhere in our daily lives and are integral parts of modern engineering. They start with smart lightbulbs or electric door openers and continue with control units for automotive applications or industrial machines. Furthermore, safety-critical systems, such as airbags or ventilators, are controlled with an embedded system.
Course Objectives
In this course, the students learn to develop software for embedded systems. At first, the students learn the concepts of embedded systems, including hardware structures and software design. Afterwards, they are introduced to microcontrollers and their functionalities, such as input and output registers, timers, interrupts, and bus systems. At the end of this course, the students know how to develop, implement, and test software for embedded systems.
Prerequisites
Students taking this course must be familiar with the C programming language and its concepts, for example, pointers and procedural programming. Furthermore, basic knowledge of software design and electrical engineering is helpful for this course.
Lab
A lab accompanies the lecture, where the students learn to program a microcontroller and apply the lecture’s content. Using an ATmega32U4, the students develop a hardware-oriented and low-level software library to address digital input and output pins, read analog to digital (ADC) converters for analog sensors, use hardware timers and interrupts, and control an actuator. At the end of the lab, the students combine all functionalities and implement software for different applications.
Leistungsnachweis:
Written Exam
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: E-24 Autonome Cyber-Physische Systeme
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 149
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 10
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 35
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
2024
Kumar, Melvin (2024). Automatische Erstellung von Simulationsmodellen für die Untersuchung der Auswirkung einer Netzaggregation auf die Kurschlusseigenschaften eines Netzes.
beendete
2024
Helmich, L. M. (2024). Entwicklung und Simulation eines Effektivwertmodells für STATCOM-Anlagen mit neuartigen Regelstrategien für Pendeldämpfungen in PowerFactory.
2023
Engemann, T. (2023). Nachbildung des Betriebsverhaltens einer Windkraftanlage in einer Laborumgebung.
Helmich, L. M. (2023). Entwicklung und Simulation einer Regelstrategie für die Pendeldämpfung durch STATCOM-Geräte.
Heunda, J. (2023). Dynamische Lastmodellierung zur adaptiven Schutzparametrierung in elektrischen Verteilnetzen.
Hube, P. (2023). Quantitative Bewertung des Mehrwerts einer adaptiven gegenüber einer konventionellen Netzschutzparametrierung.
Hube, P. (2023). Modellierung und Analyse des Kurzschlussverhaltens von Typ 4 umrichtergekoppelten Windkraftanlagen.
Kock am Brink, J. (2023). Vergleich von Spannungsstabilitätskennzahlen und deren Eignung als Resilienzindex.
Stoffregen, J. F. (2023). Implementierung und Simulation eines Testnetzes für die Mehrwertbetrachtung eines adaptiven Netzschutzes.
2022
Hillebrecht, T. (2022). Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur Online-Detektion von Spannungsin-stabilitäten in gekoppelten Energiesystemen.
Schill, G. (2022). Untersuchung von Störungskaskaden in sektorengekoppelten Energiesystemen mittels einer Resilienzkennzahl.
2021
Ducci, D. (2021). Untersuchung der Bereitstellung von Regelleistung durch virtuelle Kraftwerke in sektorengekoppelten Energiesystemen.
Gomez Anccas, E. D. (2021). Entwicklung einer Methodik zur quantitativen Untersuchung und Bewertung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.
2020
Dressel, M. (2020). Untersuchung von spannungsstabilitätsbedingten Resilienzveränderungen im norddeutschen Energiesystem.
Gomez Anccas, E. D. (2020). Entwicklung eines Testmodells zur Untersuchung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.
Luo, K. (2020). Untersuchung der Auswirkungen des Netzentwicklungsplans 2025 auf die Netztopologie in Norddeutschland.
2019
Bredenberg, H. (2019). Optimierungssystem zur Netzplanung für die Mittelspannungsebene unter Berücksichtigung möglicher Entwicklungsszenarien.
Faili, Z. (2019). Analysis of the Voltage Stability in the Northern German Electrical Grid with Dynamic Simulation.
Häbel, I. (2019). Aggregation von Netzdaten für die numerisch effiziente Simulation gekoppelter Energiesysteme.
Krupp, M. (2019). Entwicklung und Integration eines Simulationsmodells für vermaschte Mehrpunkt-HGÜ-Systeme im Rahmen der Power System Toolbox.
2018
Dressel, M. (2018). Entwicklung und Integration eines Testnetzes zur Nachbildung des elektrischen Energiesystems von Nordeutschland für die Simuation energietechnischer Szenarien.