Járművek intelligens szenzor rendszerei

Intelligent Sensor Systems of Vehicles

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Járművek intelligens szenzor rendszerei

Intelligent Sensor Systems of Vehicles

Tantárgykód

BMEVIIIM333

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	1	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	kapcsolt	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr. Loványi István György

beosztás: egyetemi docens

elérhetőség: lovanyi@iit.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Irányítástechnika és Informatika Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai 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

13 tényleges oktatási hét: 26 előadási + 13 tantermi gyakorlati óra. A gyakorlatok az elméleti előadás módszereit alkalmazási példák keretében mutatják be. Az előadások tematikája:

Általános érzékelő terminológiák és karakterisztikák, kalibráció. Mérendő mennyiségek és érzékelési elvek áttekintése.
Mechatronikai rendszerek, érzékelők modellezése. Analóg helyettesítő képek módszere, Bond gráf.
Virtuális műszerezés. Mérésadatgyűjtés, analízis, adatkezelés, megjelenítés és vezérlés Labview platformon.
Szenzorcsatolás autonóm intelligens rendszerekben. Járművezető – jármű(vek) – környezet kölcsönhatásainak külső érzékelési problémái.
Miért szenzorhálók? Térben, időben elosztott monitorozás. Kollaboratív jelfeldolgozás. Érzékelő adatbázisok sajátosságai. Szenzorfúzió. Szenzoradatok redundanciája, aggregálás, tömörítés. Robusztus információ fúzió.
MEMS érzékelők. Plug-and-play, Smart szenzorok. Skálázható, önszervező, hibatűrő szenzorhálók.
Elterjedtebb soros, párhuzamos, vezetéknélküli szenzor interfész technikák. Mobil, vezetéknélküli kommunikáció szenzorhálókban. Biztonságkritikus protokollok és architektúrák. Energia-hatékonyság. CrossBow platform. Ad-hoc routing. Smart Dust. RFID.
Vizuális érzékelési problémák számbavétele és tipikus megoldásai intelligens járművekben. Alakfelismerés, ütközésfigyelés, objektumkövetés, sávelhagyás.
Vizuális visszacsatolás. Vizuális ellenőrző jel (képjellemzők) optimális megválasztásának kritériumai. Fényviszonyoktól és egyéb zajhatásoktól független nagysebességű objektumfelismerő és –követő szenzorrendszerek és algoritmusok. Objektum szegmentálás idő- és tértartományban. Optical flow és SSD algoritmus.
Intelligens járművek korszerű külső és belső szenzorai. Önkalibráló járműnavigáció szenzorfúzióval. Navigációs szenzorok megválasztása, navigációs algoritmus és valósidejű implementáció.
Járművezető monitorozása bioszenzorokkal, biometrikus azonosítás, humán mozgásdetektálás, egészségmonitorozás korszerű szenzorai.

A tárgy bemutatja az intelligens szenzorrendszerek elméleti alapjait és azokat a legfontosabb érzékelési, jelfeldolgozási elveket, tervezési és alkalmazás-integrációs megfontolásokat, melyekkel hatékonyan megoldhatók az autonóm járműnavigáció, vagy akár a gyártásautomatizálás, orvosi diagnosztika, stb. műszerezési problémái is. A téma aktualitására jó példa – sok más alkalmazási terület mellett – hogy a biztonságot szolgáló elektronikus rendszerek (ABS/ASR, EBS, ESP) után megjelentek a járműintelligenciát növelő olyan új beágyazott szenzor- és irányítási megoldások, melyek a vizuális érzékelésen, szenzorfúzión és robusztus adatintegráción alapulnak. A tárgy hallgatói előzetesen megismerhették a mechatronika, ezen belül kiemelten a járműirányítás vagy a robotika, gyártásközi minőségellenőrzés és egyéb érzékelés-intenzív alkalmazási terület műszerezésében használt alapvető módszereket és eszközöket. Ezen ismeretek elmélyítése és elsősorban a korszerű szenzortechnikára fókuszáló kiegészítése révén a tárgyat sikeresen abszolváló hallgatók közre tudnak működni intelligens szenzorrendszerek tervezésének, implementálásának és alkalmazásokba való integrálásának multidiszciplináris folyamatában.

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

A tárgy előadásból és az előadás anyagát illusztráló gyakorlatokból áll.

Tanulástámogató anyagok

Online források

Loványi-Kertész: Járművek intelligens szenzor rendszerei segédlet. BME Irányítástechnika és Informatika Tanszék, 2008.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

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

Matematika, Szabályozástechnika

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)

Matematika, Szabályozástechnika

Általános szabályok

Követelmények: 1 zárthelyi a szorgalmi időszakban. Az aláírás feltétele legalább elégséges osztályzat. A Zh eredménye 20% arányban beszámít a vizsgajegybe. Pótlási lehetőségek: A zárthelyi a szorgalmi időszakban és a pótlási héten pótolható.

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

Járműirányítási rendszerek elmélete

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.