.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BLG517 | Olasılıksal Robotik | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu derste, ROS (Robot Operating System) işletim sistemi üzerinde mobil robot kinematiği ve mobil robotlarda kullanılan olasılık tabanlı temel yöntemlerin öğrenilmesi ve uygulanması üzerine odaklanılmaktadır. Ayrıca, bir problemin bu yöntemlere uygunluğunun nasıl anlaşılacağı da ele alınmaktadır. Mobil robotik alanında konum belirleme ve haritalama ile ilgili temel problemler incelenmekte ve olasılık teorisine dayalı çözüm yöntemleri öğretilmektedir. Öğrenciler, mobil robotların hareketlerini ve konumlarını nasıl hesaplayacaklarını, haritalama sürecinde kullanılan olasılık tabanlı metotları nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Robotik sistemlerinde olasılıksal yöntemlerin temellerini anlayarak problemleri modelleme ve çözme yetisi kazanır. |
| 2 | Sensör verilerini işleyerek ortam modellemesi ve nesne tanıma konularında beceri edinir. |
| 3 | Hareket planlama ve kontrolünde olasılıksal algoritmaları kullanabilme yetisi geliştirilir. |
| 4 | Robotik sistemlerdeki belirsizlikleri ve hata toleransını yönetme becerisi edinir. |
| 5 | Gerçek dünya uygulamalarında olasılıksal robotik tekniklerini başarıyla kullanabilme yeteneği geliştirilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
yok
Dersin İçeriği
Bu derste, ROS (Robot Operating System) işletim sistemi üzerinde mobil robot kinematiği ve mobil robotlarda kullanılan olasılık tabanlı temel yöntemlerin öğrenilmesi ve uygulanması üzerine odaklanılmaktadır. Ayrıca, bir problemin bu yöntemlere uygunluğunun nasıl anlaşılacağı da ele alınmaktadır. Mobil robotik alanında konum belirleme ve haritalama ile ilgili temel problemler incelenmekte ve olasılık teorisine dayalı çözüm yöntemleri öğretilmektedir. Öğrenciler, mobil robotların hareketlerini ve konumlarını nasıl hesaplayacaklarını, haritalama sürecinde kullanılan olasılık tabanlı metotları nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Özyinelemeli Durum tahmini, Olasılıkta Temel Kavramlar, Robot – Çevre Etkileşimi | ||
| 2 | Özyinelemeli Durum tahmini, Olasılıkta Temel Kavramlar, Robot – Çevre Etkileşimi | ||
| 3 | Bayes Filtresi, Gauss Filtreleri giriş | ||
| 4 | Kalman Filtresi, Genişletilmiş Kalman Filtresi ve türevleri | ||
| 5 | Kalman Filtresi, Genişletilmiş Kalman Filtresi ve türevleri | ||
| 6 | Parametrik Olmayan Filtreler – Histogram Filtresi | ||
| 7 | Statik Durumlu Binary Bayes Filtresi, Parçacık Filtresi | ||
| 8 | Vize | ||
| 9 | Odometri Hareket Modeli,Robot Hareketi ve Haritalama | ||
| 10 | Robot Algılaması – Mesafe algılayıcı modelleri, Mesafe ölçerler için Benzerlik Alanları | ||
| 11 | Koralosyon tabanlı ve Özellik tabanlı ölçüm modelleri, Uygulamada Dikkat Edilecek Noktalar | ||
| 12 | Gezgin Robot Lokalizasyonu – Lokalizasyon Problemlerinin sınıflanması | ||
| 13 | Markov, EKF ve UKF Lokalizasyon Algoritmaları | ||
| 14 | SLAM Haritalama Algoritmaları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
yok
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı | 1 | 76 | 76 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 |
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 |
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek