Während meines zweiwöchigen Praktikums am ESOC, dem Satellitenkontrollzentrum der ESA, durfte ich Einblicke in diverse Arbeitsfelder dort gewinnen. Es gab tägliche Vorträge, welche von Freiwilligen aus den jeweilige Arbeitsbereichen. Von Flight Dynamics also der Berechnung von Umlaufbahnen für Satelliten, über Simulations (komplette digitale Kopien der Satelliten zum Training vor Launch) bis hin zu HR also der Personalabteilung waren wirklich alle Bereiche vertreten. Auch wenn ich mich für die administrativen Bereiche nicht begeistern konnte, waren die mathematischeren Bereiche super interessant. Da die ESA eine internationale Organisation ist, war logischerweise Englisch die vorherrschende Sprache. Zusätzlich zu den Vorträgen wurden alle Praktikanten in Gruppen aufgeteilt und haben Aufgaben bekommen. Meine Gruppe hat die Aufgabe bekommen, einen Roboter zu bauen und programmieren, welcher Linien am Boden folgen kann. Um solch einen Roboter umzusetzen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Wir entschieden uns dafür, einen Lichtintensitätssensor in Kombination mit einem sog. PID-Algorithmus zu verwenden. Der Lichtintensitätssensor misst die Helligkeit der Reflexion von einem Untergrund und lässt sich so dazu einsetzen, eine dunkle Linie von weißem Untergrund zu unterscheiden.
Um nun diesen Wert in eine Motorbewegung umzuwandeln, nutzt man den PID-Algorithmus (PID = Proportional-Integral-Derivative).
Dieser Algorithmus weist dem Fehlerwert also der Abweichung des gemessenen Werts von dem Erwartungswert eine Auslenkung des Roboters zu.
Der erste Teil des Algorithmus ist der Proportional-Teil. Dieser sorgt dafür, dass die Auslenkung proportional zum Fehlerwert ist. Der Integral-Teil dient dazu, „Biases“ also ungewünschte Tendenzen (wie z.B ein aufgrund eines defekten Motors kontinuierliches Abdriften nach links) auszugleichen. Dabei werden über die Zeit hinweg die Fehlerwerte aufsummiert und fallen so über Zeit immer mehr ins Gewicht, bis schließlich der Bias eliminiert ist. Der Derivative-Teil (dt. Ableitungs-Teil) sorgt dafür, dass die Auslenkung proportional zur Änderung des Fehlerwertes ist. Dies geschieht in der Praxis durch das Subtrahieren des vorherigen Fehlerwerts von dem Aktuellen. Dies dient hauptsächlich dazu, starke Einlenkung mit gering gewichtetem P-Teil zu erreichen, da dieser sonst den Roboter dazu bringen würde, starke Auslenkung zu den Seiten selbst bei relativ geraden Strecken zu machen, was letztendlich zu einer langsamen Vorwärtsbewegung führen würde. Die Implementierung dieser Konzepte stellte sich letztendlich als herausfordernd heraus, da wir ein LEGO Mindstorm Set für den Roboter bekamen, dessen passgenaue Programmierung noch einmal besondere Herausforderungen mit sich brachte.
Insgesamt habe ich mein Praktikum sehr genossen und bin sehr dankbar dafür, eine solche Möglichkeit erhalten zu haben. Mein besonderer Dank gilt dabei Herrn van Hove und meinem Tutor beim ESOC Eduardo Gomez.