Wybrane aspekty pojazdów autonomicznych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 0800-WAPOA |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0714) Elektronika i automatyzacja
|
Nazwa przedmiotu: | Wybrane aspekty pojazdów autonomicznych |
Jednostka: | Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej |
Grupy: |
Przedmioty do wyboru dla Fizyki Technicznej |
Punkty ECTS i inne: |
2.00
LUB
1.00
(zmienne w czasie)
|
Język prowadzenia: | polski |
Wymagania wstępne: | Podstawowa wiedza z zakresu fizyki, analizy matematycznej, algebry i metrologii |
Rodzaj przedmiotu: | przedmiot obowiązkowy |
Całkowity nakład pracy studenta: | Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (15 godz.): - udział w wykładach – 15 godz. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (35 godz.): - przygotowanie do wykładu – 15 godz. - przygotowanie do egzaminu – 20 godz. Łącznie: 50 godz. (2 ECTS) |
Efekty uczenia się - wiedza: | W1 - ma wiedzę dotyczącą czujników i algorytmów sterowania stosowanych w pojazdów autonomicznych - K_W05 dla AiR, K_W04 dla FT W2 - orientuje się w metodach nawigacji oraz rodzajach map stosowanych w pojazdach autonomicznych - K_W10 dla AiR, K_W04 dla FT W3 - ma elementarną wiedzę na temat niezawodności systemów kontrolno-pomiarowych stosowanych w pojazdach autonomicznych - K_W11 dla AiR, K_W09 dla FT W4 - orientuje się w oprogramowaniu stosowanym do planowania trajektorii pojazdów autonomicznych - K_W06 dla AiR, K_W03 dla FT W5 - ma wiedzę dotyczącą stosowania sztucznej inteligencji oraz szerokopasmowej wymiany danych między pojazdami autonomicznymi - K_W10 dla AiR, K_W04 dla FT |
Efekty uczenia się - umiejętności: | U1 - potrafi klasyfikować pojazdy autonomiczne ze względu na stopień autonomii - K_U01, K_U08 dla AiR, K_U09 dla FT U2 - potrafi wymienić i scharakteryzować lokalne i globalne metody planowania trajektorii - K_U01, K_U08 dla AiR, K_U09 dla FT U3 - potrafi dobrać metody i urządzenia umożliwiające wykrywanie przeszkód oraz realizację trajektorii zadanej przez pojazd autonomiczny - K_U10 dla AiR, K_U02 dla FT U4 - potrafi wymienić podstawowe cechy zadaniowej i hierarchicznej architektury sterowania i przyporządkować im zadania lokalnego i globalnego planowania trajektorii pojazdu autonomicznego - K_U08 dla AiR, K_U09 dla FT U5 - umie zidentyfikować słabe strony oraz aktualne trendy rozwojowe w obszarze autonomicznych pojazdów mobilnych - K_U01 dla AiR, K_U12 dla FT |
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | K1 - zna ograniczenia implikowane przez rozwiązania technologiczne stosowane w pojazdach autonomicznych - K_K01 dla AIR, K_K01 dla FT K2 - ma świadomość konieczności dostosowania przepisów prawa ze względu na użytkowanie pojazdów autonomicznych - K_K05 dla AiR, K_K02 dla FT |
Metody dydaktyczne: | Metoda dydaktyczna podająca: - wykład informacyjny (konwencjonalny) |
Metody dydaktyczne podające: | - wykład informacyjny (konwencjonalny) |
Skrócony opis: |
Celem zajęć jest przekazanie studentom podstawowej wiedzy z zakresu pojazdów autonomicznych. Wykład obejmuje zagadnienia związane z klasyfikacją, stosowanymi czujnikami, nawigowaniem oraz wybranymi strukturami sterowania. Omówione zostaną również przykładowe środowiska programistyczne, aspekty prawne oraz kierunki rozwoju pojazdów autonomicznych. |
Pełny opis: |
1. Wstęp - podstawowe pojęcia - rys historyczny - wymagania - przykładowe realizacje i zastosowania 2. Czujniki - czujniki dotykowe - pomiar położenia - czujniki bezwładnościowe - pomiar odległości - analiza obrazu 3. Nawigacja - lokalizacja -- obliczanie pozycji z odometrii -- pomiary bezwładnościowe -- lokalizacja na podstawie radaru -- punkty orientacyjne -- GPS - mapy -- mapy metryczne -- siatki - planowanie trajektorii 4. Sterowanie - wybrane architektury -- hierarchiczna, zorientowana zadaniowo -- zadaniowa -- zintegrowana zadaniowa 5. Oprogramowanie - The Player Project - Microsoft Developer Studio - Orca - MCA - Modular Controller Architecture 6. Apsekty prawne - dostosowanie przepisów - odpowiedzialność prawna 7. Kierunki rozwoju - sztuczna inteligencja - sieci pojazdów |
Literatura: |
Literatura podstawowa: 1. Hong Cheng, Autonomous Intelligent Vehicles Theory, Algorithms, and Implementation, Springer-Verlag London Limited 2011, ISBN 978-1-4471-2279-1 2. Karsten Berns, Ewald von Puttkamer, Autonomous Land Vehicles, 1st ed. Vieweg+Teubner |GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2009, ISBN 978-3-8348-0421-1 3. Anthony Finn, Steve Scheding, Developments and Challenges for Autonomous Unmanned Vehicles, A Compendium, 2010 Springer- Verlag Berlin Heidelberg, ISBN 978-3-642-10703-0 Literatura uzupełniająca: 1. Ingemar J. Cox, Gordon T. Wilfong, Autonomous Robot Vehicles, 1990 AT&T, ISBN-13: 978-1-4613-8999-6 |
Metody i kryteria oceniania: |
Metody oceniania: egzamin pisemny – W1 ÷ W5, U1 ÷ U5 Kryteria oceniania: Wykład: egzamin pisemny zawierający pytania otwarte ndst < 50% dst 51% ÷ 60% dst plus 61% ÷ 70% db 71% ÷ 80% db plus 81% ÷ 90% bdb > 91% |
Praktyki zawodowe: |
nie dotyczy |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2022-02-21 - 2022-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR WYK
CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Tomasz Tarczewski | |
Prowadzący grup: | Tomasz Tarczewski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (zakończony)
Okres: | 2023-02-20 - 2023-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Rafał Szczepański | |
Prowadzący grup: | Rafał Szczepański | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)
Okres: | 2024-02-20 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Rafał Szczepański | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Wykład - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.