Bizi takip edin
|
EN

LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Elektrik-Elektronik 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
X
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
1
10
Proje
1
40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
20
Final Sınavı
1
30
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
3
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
1
9
9
Proje
1
70
70
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
10
10
Final Sınavı
1
13
13
    Toplam
230

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Alanında bilimsel araştırma yaparak uzmanlık duzeyinde bilgiye genislemesine ve derinlemesine ulasır, bilgiyi sistematik bir yaklasımla degerlendirir, yorumlar, uygular ve alanına yenilik getirecek ozgun bilgi uretir. X
2 Elektrik ve Elektronik Muhendisliği alanında uygulanan guncel teknik ve yontemler ile bunların kısıtları hakkında uzmanlık duzeyinde kapsamlı bilgi sahibidir ve onları ozgun uygulamalarda kullanabilme becerisi gelismistir. X
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yontemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;degisik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve ozgun cozumler gelistirir. Alanı ile ilgili calısmalarda arastırma yontemlerini ust duzeyde bir beceri ile kullanır. X
4 Akademik arastırma alanının ve muhendislik mesleginin yeni ve gelismekte olan kuramlarının ve uygulamalarının farkındadır, ihtiyac duydugunda bunları inceler ve mevcut sonucları yeniden uretebilir duzeyde ogrenir. X
5 Alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı karmasık problemleri tanımlayabilir ve formule edebilir, cozmek icin ozgun yontemler gelistirir ve cozumlerde yenilikci yontemler uygular. Alanına yenilik getiren veya alanında yeni bir dusunce, yontem veya tasarım gelistirme ya da bilinen yontemleri yeni bir alana uygulayabilme biciminde ozgun calısmaları bagımsız olarak gerceklestirebilir. X
6 Kuramsal ve uygulamalı alanlarda ozgun fikir ve yontemler gelistirir; karmasık sistem veya surecleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikci/alternatif cozumler gelistirir. X
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular; bu surecte karsılasılan karmasık problemleri irdeler, cozumler ve sonuclarını surekli gelisimi gozetecek bicimde degerlendirir. Yeni ve karmasık dusuncelerin elestirel analizini, sentezini ve degerlendirmesini yapabilir. X
8 Disiplin ici, cok disiplinli, disiplinler arası ve otesi takımlarda etkin bicimde calısabilir, bu tur takımlarda liderlik yapabilir ve karmasık durumlarda ozgun cozum yaklasımları gelistirebilir; bagımsız calısabilir ve sorumluluk alır. X
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyu C1 Genel Duzeyinde kullanarak, sozlu ve yazılı iletisim kurar.
10 Calısmalarının surec ve sonuclarını, o alandaki veya alan dısındaki ulusal ve uluslararası bilimsel ve teknolojik toplantılarda ve dergilerde, sistematik ve acık bir sekilde yazılı ve sozlu olarak aktarır. Bilginin genislemesine ve topluma yayılmasına katkıda bulunur. X
11 Proje yonetimi ve is hayatı uygulamalarını bilir ve bunların muhendislik uygulamalarına getirdigi kısıtların farkındadır ve kısıtlar altında ozgun cozum uretmesini bilir. Bilimsel, teknolojik ve muhendislik arastırma ve gelistirme etkinliklerinin sonuclarını sosyal, cevresel, saglık, guvenlik ve hukuk boyutları cercevesinde degerlendirebilir. Alanı ile ilgili sosyal ilişkileri ve normları eleştirel bir bakıs acısıyla inceler, gelistirir ve gerektiginde degistirmeye yonelik girisimlerde bulunur.
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması asamalarında, akademik ve mesleki tum etkinliklerde,toplumsal, bilimsel ve etik degerleri gozetir. Arastırma ve yayın etigi ilkelerine uygun davranır. Toplumsal, bilimsel, kulturel ve etik sorunların cozumune katkıda bulunur.

*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.