Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8MCTS426Path Planning and Navigation3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Mekatronik Mühendisliği (İngilizce)
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Robotik görmenin temel karakteristiğini (algılama, planlama ve hareket etme) öğretmek; Kamera vb. algılayıcı donanımları ve bilgisayar yazılımlarının birlikte kullanılarak gerçek hayattan alınan görsel verilen nasıl kontrol işareti olarak kullanılabileceğini öğretmek; Kontrol ve Otomasyon sistemlerinde kullanılan görme temelli teknikleri öğretmek; Öğrencilere “Visual Servoing” olarak bilinen robotun haraketle ilgili parametrelerinin çeşitli algılayıcılarla elde edilip hareket kontrolünde kullanılacak geri besleme işaretlerinin üretilebilmesi kabiliyetleri kazandırmak; Öğrencilere robotlarla için lokalizasyon & haritalama stratejileri ve robotların etrafındaki sistem işleyişine müdahil olabildiği süreçlere ilişkin etraflı bilgiyi aktarmak.
Dersin İçeriği Robotik Görmenin Tanımı; Hareket ve yer değiştirme: İleri kinematik ve dinamikler, ters kinematik ve dinamikler; Görüntü öznitelikleri ve görsel ayırt edici noktalar; Farklı algılayıcılardan alınan verinin birleştirilmesi (Data Fusion); Görsel ve görsel olmayan algılayıcıların kullanıldığı algılama-planlama-hareket etme algoritmaları, Robotun etrafını tanıması, anlaması, lokalizasyonu; Mobil robotların otomatik navigasyon ve yol planlaması; Robotik Görmenin robot otomasyonunda kullanılmasına ilişkin uygulamalar.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Savaş DİLİBAL
Dersi Verenler Yok
Dersin Yardımcıları Arş.Gör. Feryadi Dağcı
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB, Peter Corke, 2nd ed., Springer Verlag. 2017
Introduction to AI robots, Robin R. Murphy, MIT Press, 2000.
Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, Mark Nixon, 3rd ed., Elsiever, 2012.
Machine Vision (McGraw-Hill Series in Computer Science) by Ramesh C. Jain, Rangacher Kasturi, Brian G. Schunck, 1995.
Computational Principles of Mobile Robots, Gregory Dudek, Michael Jenkin, Cambridge University Press, 2010.
Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, Springer Verlag. 2011.

Ders Yapısı
Mühendislik Bilimleri %50
Mühendislik Tasarımı %50

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 2 28
Ödevler 7 7 49
Sunum/Seminer Hazırlama 1 4 4
Ara Sınavlar 1 2 2
Uygulama 1 5 5
Laboratuvar 1 10 10
Proje 1 3 3
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 145

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Dersi alan öğrenciler algılayıcılardan alınan geri besleme işaretleriyle robotların hareket kontrolünü nasıl sağlandığını öğrenirler
2 Robotların algılama, planlama ve hareket etme bloklarını öğrenirler
3 Görsel algılayıcılar yardımıyla yerelleştirme ve haritalamada kullanılacak öznitelikleri çıkarabilirler.
4 Görsel veya görsel olmayan algılayıcıları kullanarak kontrol işaretleri üretirler, bu işaretleri hareket ve yer değiştirme stratejilerinde kullanabilirler
5 Entegre edilen görme sistemleriyle çevreleriyle etkileşim işinde olan fonksiyonel robotlar tasarlayabilirler.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Temel Kavramlar Ders Notları
2 Robotun pozisyonu ve yönelimi Ders Notları
3 Hareket, zamana bağlı yönelim Ders Notları
4 Mobil robotlar, tekerlekli mobil robotlar Ders Notları
5 Mobil robotlar, tekerlekli mobil robotlar II Ders Notları
6 Mobil robotların otonom yol alması çevresel bilgileri kullanması Ders Notları
7 Mobil robotlarda çevredeki işaretçileri kullanarak konumlandırma Ders Notları
8 Ara Sınav
9 Dijital görüntüler, Işık ve renk Ders Notları
10 Görüntü tabanlı işlemler Ders Notları
11 Görüntü öznitelikleri çıkarımı Ders Notları
12 Çoklu görme mimarisi, öznitelik eşleştirme, stereo görme Ders Notları
13 Görme temelli kontrol, görme tabanlı yol alma ve özniteliklerin kullanımı Ders Notları
14 Görme temelli kontrol, görme tabanlı yol alma ve özniteliklerin kullanımı Ders Notları
15 Genel Sınav


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 1
Ö1 1
Ö2 1
Ö3 1
Ö4 1
Ö5 1

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=208031&curProgID=5596&lang=tr