Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Technologie autonomizacji
Koordynator przedmiotu:
dr hab. inż. Andrzej Czerepicki, prof. uczelni, Wydział Transportu Politechniki Warszawskiej, Zakład Systemów Informatycznych i Mechatronicznych w Transporcie
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Transport
Grupa przedmiotów:
Specjalnościowe
Kod przedmiotu:
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2020/2021
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
82 godz. (w tym: praca na wykładach 30 godz., praca na ćwiczeniach laboratoryjnych 15 godz., studiowanie literatury przedmiotu 10 godz., konsultacje 3 godz., zapoznanie się ze stosowanym oprogramowaniem 7 godz., przygotowanie się do zaliczenia wykładów 10 godz., sporządzenie sprawozdań z laboratorium 7 godz.)
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2,0 pkt. ECTS (48 godz., w tym: praca na wykładach 30 godz., praca na ćwiczeniach laboratoryjnych 15 godz., konsultacje 3 godz.)
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1,0 pkt. ECTS (33 godz., w tym: praca na ćwiczeniach laboratoryjnych 15 godz., konsultacje w zakresie ćwiczeń laboratoryjnych 3 godz., zapoznanie się ze stosowanym oprogramowaniem 5 godz., wykonanie sprawozdań 10 godz.)
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium15h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Podstawowe informacje z zakresu: informatyki, systemów pomiarowych
Limit liczby studentów:
Wykład: brak; laboratorium: maks. 12 osób w grupie
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest nabycie przez studentów wiedzy dotyczącej technologii, narzędzi, sprzętu oraz oprogramowania stosowanych w pojazdach autonomicznych oraz zautomatyzowanych
Treści kształcenia:
Wykład: Wprowadzenie do problematyki pojazdów autonomicznych i technologii autonomizacji. Sensoryka pojazdów autonomicznych. Kamery 2D i 3D. Radary. Czujniki ultradźwiękowe. Lidary. Metody pozycjonowania pojazdów. Technologia SLAM. Mapy cyfrowe dla pojazdów autonomicznych. Struktury neurorozmyte. Programowa emulacja czujników. Sprzętowe wspomaganie przetwarzania danych w pojazdach autonomicznych. Procesory GPU oraz podstawy równoległego przetwarzania danych. Zarządzanie flotą pojazdów autonomicznych. Laboratorium: Podstawy pomiarów odległości. Pozyskanie i przetwarzanie danych pomiarowych z lidaru. Pozyskanie i przetwarzanie danych pomiarowych z kamery RGB-D. Podstawy termowizji w aspekcie autonomiczności pojazdu. Sterowanie rozmyte. Programowanie równoległe z wykorzystaniem procesorów GPU.
Metody oceny:
Wykład: ocena jest wystawiana na podstawie liczby punktów uzyskanych przez studenta na egzaminie. Egzamin jest przeprowadzany w formie testu komputerowego zamkniętego składającego się z 15 pytań z zakresu zagadnień omawianych na wykładach. Pytania obejmują każdy z efektów kształcenia w zakresie wiedzy. W celu zaliczenia wykładów należy uzyskać pozytywną (> 50% poprawnych odpowiedzi) ocenę dla każdego z efektów. Laboratorium: ocena sprawozdań z laboratoriów oraz kolokwium pisemne zawierające po 3 pytania z zakresu każdego z efektów kształcenia w zakresie umiejętności. W celu zaliczenia laboratorium należy uzyskać pozytywną ocenę dla każdego z efektów. Ocena zintegrowana - średnia z ocen z wykładu oraz laboratorium. Minimalne wymagania niezbędne do zaliczenia przedmiotu obejmują oceny co najmniej dostateczne z egzaminu pisemnego i ćwiczeń laboratoryjnych.
Egzamin:
tak
Literatura:
Literatura podstawowa: 1. Eco-Mobilność tom 1 monografia pod redakcją W.Choromańskiego WKŁ 2016 2. Hugh Durrant-Whyte, Fellow, IEEE, and Tim Bailey, Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM):Part I and II The Essential Algorithms 3. Dang R., et al: Coordinated cruise control system with lane change assistance. IEEE Transaction on Intelligent Transportation System,vol.16, no 5,pp. 2373-2383, 2015 4. Strony internetowe: Google, NVIDIA, Univ.Stanford, Univ.Columbia, Univ.NYU, Tom Tom
Witryna www przedmiotu:
https://epw.pw.edu.pl
Uwagi:
O ile nie powoduje to zmian w zakresie powiązań danego modułu zajęć z kierunkowymi efektami kształcenia w treściach kształcenia mogą być wprowadzane na bieżąco zmiany związane z uwzględnieniem najnowszych osiągnięć naukowych

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W01
Student zna rodzaje, najważniejsze charakterystyki oraz obszary zastosowań poszczególnych sensorów stosowanych w pojazdach autonomicznych
Weryfikacja: Egzamin pisemny w formie testu komputerowego (5 pytań). Wymagana jest poprawna odpowiedź na co najmniej 50% z liczby pytań odnoszących się do danego efektu.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_W07
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG, I.P7S_WK
Charakterystyka W02
Student posiada wiedzę z zakresu technologii softwarowych stosowanych w pojazdach autonomicznych oraz zautomatyzowanych
Weryfikacja: Egzamin pisemny w formie testu komputerowego (5 pytań). Wymagana jest poprawna odpowiedź na co najmniej 50% z liczby pytań odnoszących się do danego efektu.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG
Charakterystyka W03
Student ma wiedzę w zakresie stosowanych strategii autonomizacji
Weryfikacja: Egzamin pisemny w formie testu komputerowego (5 pytań). Wymagana jest poprawna odpowiedź na co najmniej 50% z liczby pytań odnoszących się do danego efektu.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_W07
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG, I.P7S_WK

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U01
Student posiada umiejętność skonfigurowania i zaprogramowania wybranych układów sensorycznych stosowanych w pojazdach autonomicznych w celu pozyskania danych pomiarowych
Weryfikacja: Zaliczenie ćwiczenia laboratoryjnego. Warunkiem zaliczenia jest poprawne wykonanie ćwiczenia pod względem merytorycznym, wykonanie sprawozdania oraz poprawna odpowiedź na co najmniej 50% z liczby pytań kontrolnych odnoszących się do danego efektu.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_U09
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_UW, III.P7S_UW.1.o
Charakterystyka U02
Student posiada umiejętność zaprogramowania algorytmu lub dobrania odpowiedniego oprogramowania w celu przetwarzania, analizy oraz wizualizacji danych pomiarowych pozyskanych z układów sprzętowych pojazdu autonomicznego
Weryfikacja: Zaliczenie ćwiczenia laboratoryjnego. Warunkiem zaliczenia jest poprawne wykonanie ćwiczenia pod względem merytorycznym, wykonanie sprawozdania oraz poprawna odpowiedź na co najmniej 50% z liczby pytań kontrolnych odnoszących się do danego efektu.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_U18
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_UW, III.P7S_UW.4.o

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K01
Student umie dokonać oceny krytycznej rozwiązań stosowanych w transporcie autonomicznym
Weryfikacja: referat problemowy
Powiązane charakterystyki kierunkowe: Tr2A_K01
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_KK