Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Robotik Görme TemelleriKOM452034300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisans Programı
Ders Kategorisi
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüMuharrem Mercimek
Dersi Veren(ler)Janset Daşdemir, Muharrem Mercimek
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıRobotik görmenin temel karakteristiğini (algılama, planlama ve hareket etme) öğretmek; Kamera vb. algılayıcı donanımları ve bilgisayar yazılımlarının birlikte kullanılarak gerçek hayattan alınan görsel verilen nasıl kontrol işareti olarak kullanılabileceğini öğretmek; Kontrol ve Otomasyon sistemlerinde kullanılan görme temelli teknikleri öğretmek; Öğrencilere “Visual Servoing” olarak bilinen robotun haraketle ilgili parametrelerinin çeşitli algılayıcılarla elde edilip hareket kontrolünde kullanılacak geri besleme işaretlerinin üretilebilmesi kabiliyetleri kazandırmak; Öğrencilere robotlarla için lokalizasyon & haritalama stratejileri ve robotların etrafındaki sistem işleyişine müdahil olabildiği süreçlere ilişkin etraflı bilgiyi aktarmak.
Dersin İçeriğiRobotik Görmenin Tanımı; Hareket ve yer değiştirme: İleri kinematik ve dinamikler, ters kinematik ve dinamikler; Görüntü öznitelikleri ve görsel ayırt edici noktalar; Farklı algılayıcılardan alınan verinin birleştirilmesi (Data Fusion); Görsel ve görsel olmayan algılayıcıların kullanıldığı algılama-planlama-hareket etme algoritmaları, Robotun etrafını tanıması, anlaması, lokalizasyonu; Mobil robotların otomatik navigasyon ve yol planlaması; Robotik Görmenin robot otomasyonunda kullanılmasına ilişkin uygulamalar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB, Peter Corke, 2nd ed., Springer Verlag. 2017
  • Introduction to AI robots, Robin R. Murphy, MIT Press, 2000.
  • Computational Principles of Mobile Robots, Gregory Dudek, Michael Jenkin, Cambridge University Press, 2010.
  • Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, Springer Verlag. 2011.
  • Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, Mark Nixon, 3rd ed., Elsiever, 2012.
  • Machine Vision (McGraw-Hill Series in Computer Science) by Ramesh C. Jain, Rangacher Kasturi, Brian G. Schunck, 1995.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Dersi alan öğrenciler algılayıcılardan alınan geri besleme işaretleriyle robotların hareket kontrolünü nasıl sağlandığını öğrenirler
  2. Robotların algılama, planlama ve hareket etme bloklarını öğrenirler
  3. Görsel veya görsel olmayan algılayıcıları kullanarak kontrol işaretleri üretirler, bu işaretleri hareket ve yer değiştirme stratejilerinde kullanabilirler
  4. Entegre edilen görme sistemleriyle çevreleriyle etkileşim işinde olan fonksiyonel robotlar tasarlayabilirler.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Temel KavramlarDers Notları
2Robotun pozisyonu ve yönelimiDers Notları
3Hareket, zamana bağlı yönelimDers Notları
4Mobil robotlar, tekerlekli mobil robotlarDers Notları
5Mobil robotlar, tekerlekli mobil robotlar IIDers Notları
6Mobil robotların otonom yol alması çevresel bilgileri kullanmasıDers Notları
7Mobil robotlarda çevredeki işaretçileri kullanarak konumlandırmaDers Notları
8Ara Sınav 1
9Dijital görüntüler, Işık ve renkDers Notları
10Görüntü tabanlı işlemlerDers Notları
11Görüntü öznitelikleri çıkarımıDers Notları
12Çoklu görme mimarisi, öznitelik eşleştirme, stereo görmeDers Notları
13Görme temelli kontrol, görme tabanlı yol alma ve özniteliklerin kullanımıDers Notları
14Görme temelli kontrol, görme tabanlı yol alma ve özniteliklerin kullanımıDers Notları
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev220
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev28
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)112
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)112
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok