13D051ARS - Autonomni robotski sistemi bez ljudske posade
Specifikacija predmeta | ||||
---|---|---|---|---|
Naziv | Autonomni robotski sistemi bez ljudske posade | |||
Akronim | 13D051ARS | |||
Studijski program | Elektrotehnika i računarstvo | |||
Modul | modul Upravljanje sistemima i obrada signala | |||
Tip studija | doktorske akademske studije | |||
Nastavnik (predavač) | ||||
Nastavnik/saradnik (vežbe) | ||||
Nastavnik/saradnik (DON) | ||||
Broj ESPB | 9.0 | Status predmeta | izborni | |
Uslovljnost drugim predmetima | Od kandidata se očekuje da poseduje osnovna znanja iz mehanike, elektronike i identifikacije sistema, dobro poznavanje teorije obrade signala i automastkog upravljanja, primene algoritama veštačke inteligencije, programiranja u Matlabu. Poželjno uimati iskustva u programiranju na C/C++ i služenje engleskim jezikom. | |||
Ciljevi izučavanja predmeta | Ovladavanje specifičnim znanjima iz modeliranja i identifikacije mehatroničkih robotskih sistema, senzorski zasnovane navigacije, planiranja kretanja i sinteze algoritama automastkog upravljanja sistemima bez operatera (autonomni sistemi) poput mobilnih robota na točkovimna ili gusenicama, inteligentnih drumskih vozila ili multi-rotorskih bespilotnih letilicama. | |||
Ishodi učenja (stečena znanja) | Kao očekivani rezultat podrazumeva se novi upravljački algoritam ili metoda verifikovan(a) na simualtoru ili na eksperimentalnom sistemu i referisan u formi projektnog izveštaja. | |||
Sadržaj predmeta | ||||
Sadržaj teorijske nastave | Izučavaju se metode modeliranja, projektovanja algoritama inteligentne navigacije i upravljanja, simulacije i eksperimentalnog testiranja autonomnih robotskih sistema bez ljudske posade. Kandidati se opredeljuju za jedan od potprograma: 1) autonomni mobilni roboti na točkovima/gusenicama, 2) inteligentna drumska vozila za automatski režim saobraćaja i 3) bespilotne letilice s rotorskim pogonom | |||
Sadržaj praktične nastave | Kandidatu je omogućen rad na eksperimentalnim modelima robota (robot-rover) u laboratorijskim uslovima i napolju (kvadrotor s 4 elise). Inteligentna druumska vozila se testiraju na odgovarajućem softverskom simulatoru. | |||
Literatura | ||||
| ||||
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine | ||||
Predavanja | Vežbe | DON | Studijski i istraživački rad | Ostali časovi |
6 | ||||
Metode izvođenja nastave | Kandidatima se definiše zadatak i literatura u okviru jedne od ponuđenih istraživačkih oblasti. Kandidat samostalno radi uz povremene konsultacije s profesorom. Projektni zadaci mogu biti hardverskog ili softverskog tipa s akcentom na originalnim idejama. Kandidatima su na raspolaganju specijalizovani softver i eksperimentalna oprema. Na kraju, kandidat piše izveštaj i brani ga pred profesorom. | |||
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100) | ||||
Predispitne obaveze | Poena | Završni ispit | Poena | |
Aktivnosti u toku predavanja | 0 | Pismeni ispit | 0 | |
Praktična nastava | 0 | Usmeni ispit | 30 | |
Projekti | ||||
Kolokvijumi | 0 | |||
Seminari | 70 |