Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Olasılıksal RobotikBLM511237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüSırma Yavuz
Dersi Veren(ler)Sırma Yavuz
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıMobil Robotik Alanında konum belirleme ve haritalama ile ilgili temel problemleri ve Olasılık teorisine dayalı çözüm yöntemlerini öğrenmek.
Dersin İçeriğiROS işletim sistemi üzerinde, mobil robot kinematiği ve mobil robotlarda kullanılan olasılık tabanlı temel metotlarının öğrenilmesi ve uygulamalarının yapılması, bir problemin bu metotlara uygunluğunun anlaşılması.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • S. Thrun, W. Burgard and D. Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005.
  • H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. E. Kavraki, and S. Thrun, Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations, MIT Press, 2005.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler ilgili alandaki temel problemleri tanıyabilir
  2. Öğrenci mevcut problem için uygun modelleri oluşturmayı bilir
  3. Öğrenci seçtiği modele uygun çözüm yöntemlerini belirlemeyi bilir
  4. Öğrenciler mevcut araçların kısıtlarını anlayabilir
  5. Öğrenciler elde ettikleri sonuçları yorumlamayı blir

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Özyinelemeli Durum tahmini, Olasılıkta Temel Kavramlar, Robot – Çevre Etkileşimiönerilen ders kitabının ilgili bölümü
2Özyinelemeli Durum tahmini, Olasılıkta Temel Kavramlar, Robot – Çevre Etkileşimiönerilen ders kitabının ilgili bölümü
3Bayes Filtresi, Gauss Filtreleri girişönerilen ders kitabının ilgili bölümü
4Kalman Filtresi, Genişletilmiş Kalman Filtresi ve türevleriönerilen ders kitabının ilgili bölümü
5Kalman Filtresi, Genişletilmiş Kalman Filtresi ve türevleriönerilen ders kitabının ilgili bölümü
6Parametrik Olmayan Filtreler – Histogram Filtresiönerilen ders kitabının ilgili bölümü
7Statik Durumlu Binary Bayes Filtresi, Parçacık Filtresi önerilen ders kitabının ilgili bölümü
8Robot Hareketi, Kinematik Konfigürasyon, Olasıksal Kinematik, Hız Hareket Modeli önerilen ders kitabının ilgili bölümü
9Ara Sınav 1
10Robot Algılaması – Mesafe algılayıcı modelleri, Mesafe ölçerler için Benzerlik Alanlarıönerilen ders kitabının ilgili bölümü
11Koralosyon tabanlı ve Özellik tabanlı ölçüm modelleri, Uygulamada Dikkat Edilecek Noktalarönerilen ders kitabının ilgili bölümü
12Gezgin Robot Lokalizasyonu – Lokalizasyon Problemlerinin sınıflanmasıönerilen ders kitabının ilgili bölümü
13Markov, EKF ve UKF Lokalizasyon Algoritmaları önerilen ders kitabının ilgili bölümü
14SLAM Haritalama Algoritmaları önerilen ders kitabının ilgili bölümü
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler230
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
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
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler235
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)145
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok