İzmir Ekonomi Üniversitesi
  • ENGLISH

  • LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

    Bilgisayar Mühendisliği (Doktora)

    EEE 527 | Ders Tanıtım Bilgileri

    Dersin Adı
    Otonom Araç Tasarımı İlkeleri
    Kodu
    Yarıyıl
    Teori
    (saat/hafta)
    Uygulama/Lab
    (saat/hafta)
    Yerel Kredi
    AKTS
    EEE 527
    Güz/Bahar
    3
    0
    3
    7.5

    Ön-Koşul(lar)
    Yok
    Dersin Dili
    İngilizce
    Dersin Türü
    Seçmeli
    Dersin Düzeyi
    Yüksek Lisans
    Dersin Veriliş Şekli -
    Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
    Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu -
    Dersin Koordinatörü
    Öğretim Eleman(lar)ı
    Yardımcı(ları) -
    Dersin Amacı Bu ders, otonom araçların nasıl çalıştığına ilişkin kavramları tanıtmak ve aşağıdaki konulardaki güncel teknolojileri öğretmektir: Konum ve yön belirleme, sensör füzyonu, haritalama, SLAM, engellerden sakınma, yol şeritlerini ve trafik işaretlerini tanıma, trafik tahmini, yol seviyesi yönlendirme, güvenilirlik ve emniyet.
    Öğrenme Çıktıları
    #
    İçerik
    PÇ Sub
    * Katkı Düzeyi
    1
    2
    3
    4
    5
    1Otonom araçların bileşenlerini ve çalışma prensiplerini tanımlayabilecektir.
    2Otonom araç donanım ve yazılımını tasarlayabilecektir.
    3LIDAR, IMU, GPS ve diğer sensörleri kullanarak, konumlama ve haritalama yöntemlerini uygulayabilecektir.
    4ROS kullanımı ile, simültane konumlama ve haritalama yazılımları geliştirebilecektir.
    5Laboratuvar ve endüstriyel koşullarda, otonom araçların performans ve güvenilirliğini test edebilecektir.
    Ders Tanımı Bu derste, otonom aracın konumlanması, nesne tanıma, yol izleme, sensör füzyonu, haritalama, engellerden sakınma konuları anlatılacak ve Robot İşletim Sistemi (ROS) ortamında, Python tabanlı algılama, hareket planlama ve navigasyon teknikleri öğretilecektir.

     



    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 Öğrenme Çıktısı
    1 Otonom araçlara giriş, algılama, nesne tanıma ve yol izleme Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap1
    2 Tekerlerk enkoderleri, GPS, IMU ve LIDAR Kullanımı ile Konumlama ve Haritalama Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap1
    3 Robot İşletim Sistemine (ROS) Giriş https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    4 Robot İşletim Sistemine (ROS) Giriş, Riders Bulut Ortamında ROS koşturma https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    5 ROS mesajlarının oluşturulması ve tanımlanması, yayıncılar, takipçiler ve başlıklar https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    6 ROS sunucuları, kullanıcı – sunucu uygulamaları https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    7 Kalman ve Genişletilmiş Kalman Filtreleri, sensör füzyonu https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    8 ROS kullanımı ile Harita tabanlı Navigasyon: Bir otonom aracın, ROS ortamında, Gazebo ve RVIZ simülatörleri ninkullanımı ile navigasyonu https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    9 Navigasyon Yığıtı Parametrelerinin Ayarlanması, Araç pozisyonu, 2 ve 3 boyutlu referans eksenlerinde Dönüşümü https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn
    10 Trafik Tahmini, Şerit seviyesinde Yol Belirleme Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap6
    11 Turtlebot3 üzerinde, LIDAR, IMU, Ultrasonik Sensör ve Görüntü İşleme kullanarak Proje Çalışması Mekatronik Lab’da mevcut TurtleBot3 Burger
    12 Turtlebot3 üzerinde, LIDAR, IMU, Ultrasonik Sensör ve Görüntü İşleme kullanarak Proje Çalışması Mekatronik Lab’da mevcut TurtleBot3 Burger
    13 Turtlebot3 üzerinde, LIDAR, IMU, Ultrasonik Sensör ve Görüntü İşleme kullanarak Proje Çalışması Mekatronik Lab’da mevcut TurtleBot3 Burger
    14 Proje Sunumları
    15 Dersin gözden geçirilmesi
    16 Final Sınavı

     

    Ders Kitabı

    1.     Creating Autonomous Vehicle Systems, Shaoshan Liu, Liyun Li, Jie Tang, Shuang Wu, Jean-Luc Gaudiot, Morgan & Claypool Publishers, 2017
    2.     Introduction to Driverless Self-Driving Cars, Lance B. EliotLBE Press Publishing, 2018.

    Önerilen Okumalar/Materyaller

    1. Markus Maurer · J. Christian Gerdes Barbara Lenz · Hermann Winner, Autonomous Driving, Springer open, 2016
    2. https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn/ 3.http://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/overview/

     

    DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

    Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı % LO 1 LO 2 LO 3 LO 4 LO 5
    Katılım
    Laboratuvar / Uygulama
    Arazi Çalışması
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    Portfolyo
    Ödev
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    Proje
    1
    45
    Seminer/Çalıştay
    Sözlü Sınav
    Ara Sınav
    1
    25
    Final Sınavı
    1
    30
    Toplam

    Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    2
    70
    Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    1
    30
    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
    5
    80
    Sınıf Dışı Ders Çalışması
    0
    Arazi Çalışması
    0
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    0
    Portfolyo
    0
    Ödev
    0
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    0
    Proje
    1
    50
    50
    Seminer/Çalıştay
    0
    Sözlü Sınav
    0
    Ara Sınavlar
    1
    22
    22
    Final Sınavı
    1
    25
    25
        Toplam
    225

     

    DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

    #
    PÇ Sub Program Yeterlilikleri / Çıktıları
    * Katkı Düzeyi
    1
    2
    3
    4
    5
    1 Bilgisayar Mühendisliği temel kuramlarını üst düzeyde anlar ve uygular,
    -
    -
    -
    -
    -
    2 Bilgisayar Mühendisliği'nde en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir,
    -
    -
    -
    -
    -
    3 Bilgisayar Mühendisliği'nde en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir,
    -
    -
    -
    -
    -
    4 Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar,
    -
    -
    -
    -
    -
    5 Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir,
    -
    -
    -
    -
    -
    6 Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur,
    -
    -
    -
    -
    -
    7 Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirir ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır,
    -
    -
    -
    -
    -
    8 Bilgisayar Mühendisliği'nde fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar,
    -
    -
    -
    -
    -
    9 Bilgisayar Mühendisliği'nde çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü etkin iletişim kurar, İngilizce'yi en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır,
    -
    -
    -
    -
    -
    10 Bilgisayar Mühendisliğinin kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirir ve elde edilen sonuçları yorumlar.
    -
    -
    -
    -
    -

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

     


    İzmir Ekonomili'lerin Başarı Hikayeleri

    Sami Eyidilli
    Department of Business Administration
    Profesyonel
    Merve Akça
    Psychology
    Yurtdışı Kariyer
    Aslı Nur TİMUR YORDANOV
    CIU Lead Sustainable Energy Architect
    Profesyonel
    Alper GÜLER
    Qreal 3D Technologies
    Girişimci

    YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

    Detaylar

    KÜRESEL KARİYER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

    Daha Fazlası..

    BİLİME KATKI

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

    Daha Fazlası..

    İNSANA DEĞER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

    Daha Fazlası..

    TOPLUMA FAYDA

    22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

    Daha Fazlası..
    İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin