Bizi takip edin
|
EN

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 -
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 Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Otonom araçların bileşenlerini ve çalışma prensiplerini tanımlayabilecektir.
  • Otonom araç donanım ve yazılımını tasarlayabilecektir.
  • LIDAR, IMU, GPS ve diğer sensörleri kullanarak, konumlama ve haritalama yöntemlerini uygulayabilecektir.
  • ROS kullanımı ile, simültane konumlama ve haritalama yazılımları geliştirebilecektir.
  • Laboratuvar 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
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 %
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

#
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 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.