Bizi takip edin
|
EN

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Bilgisayar Mühendisliği

MCE 412 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Otonom Robotik
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MCE 412
Güz/Bahar
2
2
3
6

Ön-Koşul(lar)
  MATH 250 En az FD notu almış olmak
veya EEE 281 En az FD notu almış olmak
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı Bu dersin amaçları otonom robotlar hakkında temel bilgi sağlamak ve uygulama örnekleri ile zenginleştirilmiş bir müfredatla temel analiz ve tasarım yöntemlerini tanıtmaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Bir robotun lokalizasyon problemini açıklayabilecek
  • Bir robotun haritalama problemini tanımlayabilece
  • Bir robot için yol planlamasını tanımlayabilecek
  • Otonom bir robottaki sensörleri analiz edebilecek
  • Otonom robotik uygulamaları için filtreleme algoritmaları tasarlayabilecek
Ders Tanımı Otonom Robotiğe Giriş, Bir Robotun Hareket Modelleri, Farklı Sensör Tiplerinin Ölçüm Modelleri, Filtreleme Teknikleri, Eşzamanlı Lokalizasyon ve Haritalama Yöntemi

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş + Sayfa 1 (Python Kurulumu) Bölüm 1 ve 2, Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek and Michael Jenkin-2nd Edition, Cambridge University Press, 2010.
2 Lineer Cebir Derlemesi + Sayfa 2 (Python'da Lineer Cebir Uygulaması) Matrix Cookbook
3 Tekerlekli Hareket Modelleri+ Sayfa 3 (Python'da Lokomosyon-Diferansiyel Tahrik Kinematiği) Bölüm 3, Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek and Michael Jenkin-2nd Edition, Cambridge University Press, 2010.
4 Sensörler Bölüm 4, Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek and Michael Jenkin-2nd Edition, Cambridge University Press, 2010.
5 Olasılıklar ve Bayes İnceleme + Sayfa 4 (Bayes Kuralı) Bölüm 2, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
6 Olasılıksal Hareket Modelleri + Sayfa 5 (Python'da Hareket Modelleri) Bölüm 5, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
7 Olasılıksal Sensör Modelleri + Sayfa 6 (Python'da Sensör Modelleri) Bölüm 6, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
8 Kalman Filtresi Bölüm 3, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000. --- Bölüm 4, Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek and Michael Jenkin-2nd Edition, Cambridge University Press, 2010.
9 Genişletilmiş Kalman Filtresi + Sayfa 8 (Python'da Genişletilmiş Kalman Filtre Uygulaması) Bölüm 7, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
10 Ayrık Filtreler Bölüm 8, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
11 Parçacık Filtresi + Sayfa 7 (Ayrık Filtre, Python'da Parçacık Filtresi Uygulaması) Bölüm 8, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
12 Bilinen Pozlarla Eşleştirme + Sayfa 9 (Python'da Bilinen Pozlarla Eşleştirme) Bölüm 9, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
13 SLAM Bölüm 10, Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
14 Proje Çalışması
15 Proje Çalışması
16 Proje Çalışması

 

Ders Kitabı
  1. Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, MIT Press, 2000
  2. Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek and Michael Jenkin-2nd Edition, Cambridge University Press, 2010
Önerilen Okumalar/Materyaller
  1. Introduction to Autonomous Mobile Robots, Roland Siegwart and Illah R. Nourbakhsh, 2004
  2. Handbook oƒ Robotics, Bruno Siciliano and Oussama Khatib
  3. Matrix Cookbook, http://matrixcookbook.com
  4. Hands-On Python: A Tutorial Introduction for Beginners, Andrew N. Harrington
  5. Introduction to Probability, Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
10
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
6
50
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
1
20
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
17
80
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
20
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
2
32
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
6
7
42
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
1
40
40
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
0
Final Sınavı
1
20
20
    Toplam
182

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır.

2

Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

3

Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.

4

Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.

5

Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

6

Bilgisayar Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Bilgisayar Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Bilgisayar Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.