Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Robotikde Olasılıksal Metodlar
	İngilizce	Probabilistics Methods in Robo
Dersin Kodu	KOM 613E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Hakan Temeltaş
Dersin Amaçları		Günümüzde robotik alanında yapılan çalışmalar ve uygulamalarda önemli ölçüde mesafe katedilmiştir. Geçmişdeki çalışmalar genellikle üretim hatlarında konumlandırılmış sabit çalışma bölgeli robot manipülatörlerin bilinen bir ortam içinde önceden belirlenmiş bir görevi yerine getirmesi üzerine kurulmuştur. Günümüze gelindiğinde, bu alandaki araştırmalar çeşitli sensor sistemleri ve eyleyicilere sahip olan hareketli platformlar ve hereketli robot kolları üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu kapsamda mobil robotlar ve mobil manipulatörler servis, hizmet, insan-robot etkileşimi, tıbbi uygulamalar, güvenlik ve askeri uygulamalar, uzay uygulamaları gibi alanlarda kullanılmaya başlamıştır. Bu alanlardaki araştırmalar giderek artan sayılarda devam etmektedir. Burada karşılaşılan problemlerin ortak özellikleri belirsizlik içermeleri ve dinamik yapılı olmalarıdır. Belirsizlik; çalışma ortamı modellemelerindeki kısıtlamalar, dinamik yapı ve ölçüm sistemlerindeki gürültü ile algılama kısıtlamalarından ve algoritmik çözümlemelerdeki yaklaşıklıklardan dolayı oluşmaktadır. Robotikteki bu problemlerin çözümü amacı ile oluşturulan yöntemler temel olarak bilginin olasılıksal olarak ifade edilmesi yöntemine dayanmaktadır.
Dersin Tanımı		Bu dersinde robotik alanında karşılaşılan belirsizlik tabanlı problemleri çözmek ve robotların otonom yeteneklerini geliştirmek için geliştirilmiş olan olasılıksal yöntemlerin tanıtılmasıdır. Ayrıca bu alandaki problemleri tanımlayarak, çözüm yöntemleri ve gerçeklemede karşılaşılan sorunları vurgulayıp aktif araştırma alanlarını adresleyerek yüksek lisans ve doktora düzeyindeki öğrencileri bilgilendirmektir.
Dersin Çıktıları		1. Robotikde olasılıksal metotlar ile ilgili özellikle modelleme, analiz, planlama ve kontrol konularındaki araştırma alanları hakkında bilgi kazanımı, 2. Gassusal ve Gaussal olmayan optimal durum kestirimi konularında bilgi kazanımı, 3. Model bozucuları altında stokastik robot modellerinin geliştirilmesi, 4. Sensör gürültüleri altında robot ölçüm cihazlarının stokastik modellerinin geliştirlmesi, 5. Otonom robot navigasyonunda kullanılan konumlama metotlarının öğrenilmesi, 6. Otonom robot navigasyonunda kullanılan haritalama metotlarının öğrenilmesi, 7. SLAM probleminin anlaşılması ve SLAM metotlarının geliştirilmesi, 8. Belirsizlik altında yapılan robot planlama metotlarının öğrenilmesi, 9. Araştırma raporlarının yazımı ve sunumu yoluyla teknik iletişim yeteneklerinin geliştirilmesi.
Önkoşullar		Yok
Gereken Olanaklar		MATLAB/Simulink bilgisi
Diğer
Ders Kitabı		Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistic robotics. Intelligent robotics and autonomous agents. Cambridge, Mass: MIT Press.
Diğer Referanslar		Montemerlo, M., & Thrun, S. (2007). FastSLAM: A scalable method for the simultaneous localization and mapping problem in robotics. Springer tracts in advanced robotics, 27. Berlin: Springer. Siegwart, R., & Nourbakhsh, I. R. (2004). Introduction to autonomous mobile robots. Intelligent robotics and autonomous agents. Cambridge, Mass: MIT Press.

Dersler

Yardım

Hakkında