|
Ön koşul dersleri
|
Yok
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
DR. ÖĞRETİM ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Hibrit (Yüzyüze - Online)
|
|
Dersin amacı
|
Robotik alandaki algılama ve kontrol amaçlı güncel algoritmalar hakkındadır.
|
|
Dersin tanımı
|
Otonom kontrol algoritmalarındaki gelişmeler, robotik alanındaki problemler ve çözüm yöntemleri
|
|
1- |
Yapılandırma uzayı (configuration space), Grübler denklemi, topoloji, temsil ve yapılandırma kısıtları, görev uzayı ve çalışma alanı
|
|
2- |
Katı gövde hareketi, ileri ve ters kinematik
|
|
3- |
Hareket planlama, graf teorisi, A*, Breadth-first, RRT ve PRM algoritmaları
|
|
4- |
Robotik sensörler, ultrason, lidar, radar, enkoder, kamera çeşitleri,
|
|
5- |
Robot kontrol, kontrolcüler, sensörler, aktüatörler, tek eklemli kontrol için birinci ve ikinci derece denklemli sistemler, overdamped, critically damped, underdamped çözümler
|
|
6- |
Kontrol için PI, PID kontrol, robust, adaptive, predictive, optimal, intelligent, multi-agent, iterative learning, reinforcement learning kavramları
|
|
7- |
En küçük kareler yöntemi en çok olabilirlik (MLE), Wiener, Bayes tabanlı filtreler, Kalman filtresi, EKF, UKF, Parçacık filtresi
|
|
8- |
En küçük kareler yöntemi en çok olabilirlik (MLE), Wiener, Bayes tabanlı filtreler, Parametrik ve parametrik olmayan filtre çeşitleri, Kalman filtresi, EKF, UKF, Parçacık filtresi
|
|
9- |
Otonom hareket, algı, karar ve hareket kavramları, ham veri, bilgi çıkarımı, çevre modelleme (konumlandırma ve haritalama), karar verme ve hareket planı, yörünge çıkarımı ve takibi, aktüatörler
|
|
10- |
Çok sensörlü algılama sınıfları, prediction & correction yaklaşımı Kalman filtresi örneği
|
|
11- |
Gezgin robot konumlandırma, Monte Carlo konumlandırma ve SLAM
|
|
12- |
ROS
|
|
13- |
ROS
|
|
14- |
Robotaksi benzetim ortamnları, Gazebo, LG-SVL, Autoware, Apollo, Carla simulatorleri
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Güncel Robotik Sistemlerin tanınması
|
|
2- |
Hareketli robotlardaki eş zamanlı konumlanma ve çevre öğrenme kavramının anlaşılması
|
|
3- |
Robotlarda farklı biçimlerde ortaya çıkan belirsizliklerin anlaşılması ve nasıl giderilmesi gerektiğinin öğrenilmesi
|
|
4- |
|
|
5- |
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilgiyi değerlendirme,yorumlama ve uygulama yapma gibi bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak bilgiye ulaşır
|
|
|
2- |
Biyoloji alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirir, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanır
|
|
|
3- |
Biyoloji alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayarak, çözüm yöntemi geliştirir, çözer, sonuçları değerlendirerek, gerektiğinde uygular
|
|
|
4- |
Biyoloji alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarır
|
|
|
5- |
Biyoloji alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir
|
|
|
6- |
Biyoloji alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir
|
|
|
7- |
En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olur (Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi)
|
|
|
8- |
Biyoloji alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve geliştirir
|
|
|
9- |
Biyoloji alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretir ve denetler
|
|
|
10- |
|
|
|
11- |
|
|
|
12- |
|
|
|
13- |
|
|
|
14- |
|
|
|
15- |
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
21- |
|
|
|
22- |
|
|
|
23- |
|
|
|
24- |
|
|
|
25- |
|
|
|
26- |
|
|
|
27- |
|
|
|
28- |
|
|
|
29- |
|
|
|
30- |
|
|
|
31- |
|
|
|
32- |
|
|
|
33- |
|
|
|
34- |
|
|
|
35- |
|
|
|
36- |
|
|
|
37- |
|
|
|
38- |
|
|
|
39- |
|
|
|
40- |
|
|
|
41- |
|
|
|
42- |
|
|
|
43- |
|
|
|
44- |
|
|
|
45- |
|
|
|
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder |
|
Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
13
|
3
|
39
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
10
|
2
|
20
|
|
Ödevler
|
2
|
2
|
4
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
4
|
4
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
2
|
2
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
1
|
1
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
70
|
|
AKTS
|
|
|
3.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
50
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
1
|
50
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
100
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
40
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
60
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
Kevin M. Lynch & Frank C. Park, Modern Robotics, Mechanics, Planning and Control, Cambridge University Press, 2017.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
|
|