Intelligens rendszerek laboratórium

Intelligent Systems Laboratory

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Intelligens rendszerek laboratórium

Intelligent Systems Laboratory

Tantárgykód

BMEVIFO5016

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	0	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

félévközi érdemjegy

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr. Vajta László

beosztás: adjunktus

elérhetőség: vajta@iit.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

—

Kar

Tantárgy weboldala

—

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

I1. Szenzorcsatolt robotirányítás:

Robotból és 3D lézeres látórendszerből álló intelligens robot irányító és képfeldolgozó rendszerének megismerése. Tárgyfelismerési, mozgatási és átrendezési feladatok megoldása a szenzorcsatolt robottal.

I2. Fuzzy elvű irányítások:

A MATLAB Fuzzy Systems Toolbox megismerése. A fuzzy rendszerek felépítésének és következtetési algoritmusainak megismerése. Fuzzy elvű PD, PI és PID irányítások implementálása és stabilitásvizsgálata. Determinisztikus robotirányítás paramétereinek hangolása fölérendelt fuzzy szakértővel.

I3. Genetikus algoritmusok:

A Genetic Algorithms Toolbox megismerése. Egypopulációs és multipopulációs genetikus algoritmusok felépítésének, szelekciós és visszahelyettesítési módszereinek és genetikus operátorainak megismerése. Optimalizálási feladatok megoldása genetikus algoritmussal. Irányítási rendszer optimalizálása genetikus algoritmussal.

I4. Adaptív fuzzy rendszermodellezés és irányítás:

Nulladrendű és elsőrendű Sugeno típusú fuzzy rendszerek megismerése. Rendszeridentifikáció fuzzy módszerekkel, tanítás, klaszterezés és automatikus szabályfelvétel. Indirekt (modellre alapozott) és direkt (közvetlen), 1. típusú (paraméterekben lineáris) és 2. típusú (paraméterekben nemlineáris) fuzzy adaptív szabályozások és az azokat megvalósító AFC toolbox grafikus user felületének megismerése. Nemlineáris rendszerek fuzzy adaptív irányítása az AFC toolbox felhasználásával. Diszkrétidejű nemlineáris rendszer identifikációja, szubtraktív klaszterezés, ANFIS.

I5. Neurális hálózatokon alapuló irányítások:

A MATLAB Neural Networks Toolbox megismerése. Neurális hálózatok alapvető tipusainak és tanulási módszereinek megismerése. Neurális hálózatok alkalmazása modellalkotási és irányítási célra robotirányító rendszerekben. SCARA robot irányítása neurális hálózattal.

I6. Egyéni feladat:

Nemlineáris rendszerről felvett regisztátum alapján nemlineáris modell meghatározása neuro-fuzzy identifikációval.

A labor célja egyrészt a robotrendszerekben használt néhány fontos képfeldolgozó eljárás bemutatása látórendszerre alapozott szenzorcsatolt robotirányító rendszerben, továbbá a magasszintű grafikus modellalapú robotprogramozás szoftver eszközeinek bemutatása robotból és intelligens robotkézből álló rendszer esetén, másrészt a korszerű mesterséges intelligencia eszközök (fuzzy, neurális és genetikus algoritmusok) alkalmazási lehetőségeinek bemutatása intelligens robotokban és irányító rendszerekben.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): A tárgy 6 db 4 órás laboratóriumi mérésből áll, melyet az Irányítástechnika és Informatika Tanszék és a Hallgatói Számítógép Központ laboratóriumaiban kell elvégezni.

Tanulástámogató anyagok

Online források

A mérésekhez kiosztásra kerülő mérési útmutatók.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Robotok irányítása, Irányításelmélet

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Robotok irányítása, Irányításelmélet

Általános szabályok

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: A félév lezárásának módja félévközi jegy. 6 darab 4 órás laboratóriumi mérés anyagának elsajátítása, a mérések elvégzése és a mérési jegyzőkönyvek elkészítése előírt ütemezés szerint. Távolmaradás esetén összesen 2 mérés pótolható a szorgalmi időszakban. Az a hallgató, aki a mérésre készületlenül jön (beleértve az előzetes feladat kérést azoknál a méréseknél, ahol ez elő van írva) illetve igazolatlanul távol marad, a mérésre elégtelen osztályzatot kap, de pótlási kerete erejéig a mérést különeljárási díj befizetése mellett köteles pótolni. A teljes jegyzőkönyvet a mérést követő héten a mérés időpontjáig kell beadni (az utolsó mérésnél legfeljebb a szorgalmi időszak utolsó napján) a mérésvezetőnél. Aki a beadási határidőt lekési, a jegyzőkönyvre elégtelen osztályzatot kap. Aki a jegyzőkönyv beadását a szorgalmi időszak végéig elmulasztja, félévközi jegyet nem kaphat. A szorgalmi időszak után pótlási lehetőség nincs. A félév lezárásához szükség követelmény a 6 mérés sikeres elvégzése. A hallgató minden mérésre 1 osztályzatot kap (felelet, mérés és jegyzőkönyv alapján) és a gyakorlati jegy ezek átlaga. b. A vizsgaidőszakban: - Pótlási lehetőségek: A félév során a hallgatóknak maximum 2 mérés pótlására van lehetősége a fenti feltételek betartása mellett, az illetékes mérésvezetővel egyeztetett időpontban. A mérések a szorgalmi időszak utolsó napjáig pótolhatók különeljárási díj befizetése mellett. A vizsgaidőszakban pótlási lehetőség nincs.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Robotok irányítása (vifo-3039)

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.