| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sensör Veri Tümleşimi | KOM5109 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Kont. ve Otom. Müh. ABD Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ Kont. ve Otom. Müh. ABD Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Kerem Altun |
| Dersi Veren(ler) | |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Sensör veri tümleşimi için yaygın olarak kullanılan Kalman filtresi ve benzeri tahmin yöntemlerini tanıtmak |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Statik kestirim ve sezim, stokastik süreçler ve doğrusal dinamik sistem modelleri, yinelemeli en küçük kareler, Kalman filtresi ve varyantları, INS/GPS/Lidar tümleşimi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Parametre kestirimi, Bayesçi sezim ve kestirim ilkelerini öğrenir.
- Stokastik doğrusal dinamik sistem modelleri hakkında bilgi sahibi olur.
- Kalman filtresi, varyantları ve uygulamaları konularında bilgi sahibi olur.
- Sensör veri tümleşimi ilkelerini mühendislik problemlerine uygulayabilir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - |
| PÇ-12 | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş; motivasyon ve uygulamalar | |
| 2 | Deterministik doğrusal sistemler tekrarı; durum uzayı | |
| 3 | Olasılık teorisi tekrarı | |
| 4 | Statik sezim ve kestirim | |
| 5 | Bayesçi sezim ve kestirim yöntemleri | |
| 6 | Stokastik süreçler ve doğrusal sistemler | |
| 7 | Gauss süreçleri ve doğrusal sistemler | |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Doğrusal gözlem ve yinelemeli en küçük kareler | |
| 10 | Ayrık dinamik sistemlerde optimal kestirim | |
| 11 | Kalman filtresi varyantları: EKF, UKF, parçacık filtresi | |
| 12 | Vaka çalışması: ataletsel sensörler ve yönelim kestirimi | |
| 13 | Vaka çalışması: odometri ve lidar/sonar/radar | |
| 14 | Vaka çalışması: INS ve GPS tümleşimi | |
| 15 | Öğrenci sunumları | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 3 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | ||
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 3 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 70 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | |||
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 27 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
