| Dersin Adı | Otonom Araç Tasarımı İlkeleri |
| Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| EEE 527 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 7.5 |
| Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
| Dersin Dili | İngilizce | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans | |||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | ||||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||
| Dersin Amacı | Bu ders, otonom araçların nasıl çalıştığına ilişkin kavramları tanıtmak ve aşağıdaki konulardaki güncel teknolojileri öğretmektir: Konum ve yön belirleme, sensör füzyonu, haritalama, SLAM, engellerden sakınma, yol şeritlerini ve trafik işaretlerini tanıma, trafik tahmini, yol seviyesi yönlendirme, güvenilirlik ve emniyet. |
| Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu derste, otonom aracın konumlanması, nesne tanıma, yol izleme, sensör füzyonu, haritalama, engellerden sakınma konuları anlatılacak ve Robot İşletim Sistemi (ROS) ortamında: makine öğrenmesi, bilgisayarla görme ve evrişimli sinir ağları (CNN) yöntemleri ile Python tabanlı tanıma, sınıflandırma ve denetim teknikleri öğretilecektir. |
| Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
|
| Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Otonom araçlara giriş, algılama, nesne tanıma ve yol izleme, ROS, Derin Öğrenme | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap1 |
| 2 | GNSS, UWB, RFID ve LIDAR Kullanımı ile Konumlama ve Haritalama | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap2 |
| 3 | Görsel Odometre, tekerlek enkoderleri, sensör füzyonu, odometre hatalarının azaltılması | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap2 |
| 4 | Otonom Sürüşte Algılama, Tesbit, Bölütleme, Optik akış | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap3 |
| 5 | Otonom Sürüşte Derin Öğrenme, Algılama, Sınıflandırma, Evrişimli Sinir Ağları | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap4 |
| 6 | Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğrenmesi ile Algılama ve Sınıflandırma | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap4 |
| 7 | OpenCV, Tensor Flow, Keras, Scipy ve Numpy Kullanımı ile, Python Tabanlı Algılama ve Sınıflandırma | https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn |
| 8 | OpenCV, Tensor Flow, Keras, Scipy ve Numpy Kullanımı ile, Python Tabanlı Algılama ve Sınıflandırma | https://www.udemy.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/learn |
| 9 | Tahmin ve Yönlendirme, Trafik Tahmini, Yol Seviyesi Yönlendirmesi | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap5 |
| 10 | Robot İşlerim Sistemi, Mikrobilgisayarın sensörlerle iletişimi ve eyleyicilerin denetimi | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap6 |
| 11 | Robot İşlerim Sistemi, Sistem Güvenilirliği, Kaynak Yönetimi ve Emniyet | Shaoshan Liu et. al, “Creating Autonomous Vehicle Systems”, 2018, Chap8 |
| 12 | Turtlebot3 üzerinde, LIDAR, UWB, RFID ve Utltrasonik Sensör ve Görüntü İşleme kullanarak Proje Çalışması | Mekatronik Lab’da mevcut TurtleBot3 Burger |
| 13 | Turtlebot3 üzerinde, LIDAR, UWB, RFID ve Utltrasonik Sensör ve Görüntü İşleme kullanarak Proje Çalışması | Mekatronik Lab’da mevcut TurtleBot3 Burger |
| 14 | Proje Sunumları | |
| 15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı | 1. Creating Autonomous Vehicle Systems, Shaoshan Liu, Liyun Li, Jie Tang, Shuang Wu, Jean-Luc Gaudiot, Morgan & Claypool Publishers, 2017 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | 1. Markus Maurer · J. Christian Gerdes Barbara Lenz · Hermann Winner, Autonomous Driving, Springer open, 2016 |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | 1 | 45 |
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav | 1 | 25 |
| Final Sınavı | 1 | 30 |
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 2 | 70 |
| Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 30 |
| Toplam |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | 5 | |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 0 | ||
| Arazi Çalışması | |||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
| Portfolyo | |||
| Ödev | |||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
| Proje | 1 | 50 | |
| Seminer/Çalıştay | |||
| Sözlü Sınav | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 22 | |
| Final Sınavı | 1 | 25 | |
| Toplam | 225 |
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Alanında bilimsel araştırma yaparak uzmanlık duzeyinde bilgiye genislemesine ve derinlemesine ulasır, bilgiyi sistematik bir yaklasımla degerlendirir, yorumlar, uygular ve alanına yenilik getirecek ozgun bilgi uretir. | |||||
| 2 | Elektrik ve Elektronik Muhendisliği alanında uygulanan guncel teknik ve yontemler ile bunların kısıtları hakkında uzmanlık duzeyinde kapsamlı bilgi sahibidir ve onları ozgun uygulamalarda kullanabilme becerisi gelismistir. | |||||
| 3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yontemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;degisik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve ozgun cozumler gelistirir. Alanı ile ilgili calısmalarda arastırma yontemlerini ust duzeyde bir beceri ile kullanır. | |||||
| 4 | Akademik arastırma alanının ve muhendislik mesleginin yeni ve gelismekte olan kuramlarının ve uygulamalarının farkındadır, ihtiyac duydugunda bunları inceler ve mevcut sonucları yeniden uretebilir duzeyde ogrenir. | |||||
| 5 | Alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı karmasık problemleri tanımlayabilir ve formule edebilir, cozmek icin ozgun yontemler gelistirir ve cozumlerde yenilikci yontemler uygular. Alanına yenilik getiren veya alanında yeni bir dusunce, yontem veya tasarım gelistirme ya da bilinen yontemleri yeni bir alana uygulayabilme biciminde ozgun calısmaları bagımsız olarak gerceklestirebilir. | |||||
| 6 | Kuramsal ve uygulamalı alanlarda ozgun fikir ve yontemler gelistirir; karmasık sistem veya surecleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikci/alternatif cozumler gelistirir. | |||||
| 7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular; bu surecte karsılasılan karmasık problemleri irdeler, cozumler ve sonuclarını surekli gelisimi gozetecek bicimde degerlendirir. Yeni ve karmasık dusuncelerin elestirel analizini, sentezini ve degerlendirmesini yapabilir. | |||||
| 8 | Disiplin ici, cok disiplinli, disiplinler arası ve otesi takımlarda etkin bicimde calısabilir, bu tur takımlarda liderlik yapabilir ve karmasık durumlarda ozgun cozum yaklasımları gelistirebilir; bagımsız calısabilir ve sorumluluk alır. | |||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyu C1 Genel Duzeyinde kullanarak, sozlu ve yazılı iletisim kurar. | |||||
| 10 | Calısmalarının surec ve sonuclarını, o alandaki veya alan dısındaki ulusal ve uluslararası bilimsel ve teknolojik toplantılarda ve dergilerde, sistematik ve acık bir sekilde yazılı ve sozlu olarak aktarır. Bilginin genislemesine ve topluma yayılmasına katkıda bulunur. | |||||
| 11 | Proje yonetimi ve is hayatı uygulamalarını bilir ve bunların muhendislik uygulamalarına getirdigi kısıtların farkındadır ve kısıtlar altında ozgun cozum uretmesini bilir. Bilimsel, teknolojik ve muhendislik arastırma ve gelistirme etkinliklerinin sonuclarını sosyal, cevresel, saglık, guvenlik ve hukuk boyutları cercevesinde degerlendirebilir. Alanı ile ilgili sosyal ilişkileri ve normları eleştirel bir bakıs acısıyla inceler, gelistirir ve gerektiginde degistirmeye yonelik girisimlerde bulunur. | |||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması asamalarında, akademik ve mesleki tum etkinliklerde,toplumsal, bilimsel ve etik degerleri gozetir. Arastırma ve yayın etigi ilkelerine uygun davranır. Toplumsal, bilimsel, kulturel ve etik sorunların cozumune katkıda bulunur. | |||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
