Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Intelligens rendszerek laboratórium

    A tantárgy angol neve: Intelligent Systems Laboratory

    Adatlap utolsó módosítása: 2006. július 1.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki Szak

    Irányítástechnikai és Robotinformatikai Szakirány

    Választható tantárgy

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIFO5016 9. 2/0/0/f 3 1/1
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Vajta László,
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Lantos Béla

    egyetemi tanár

    Irányítástechnika és Informatika

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Robotok irányítása, Irányításelmélet

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    Robotok irányítása (vifo-3039)

    7. A tantárgy célkitűzése

    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.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    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.

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    (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.

    10. 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: -

    11. 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.

    12. Konzultációs lehetőségek

    Igény szerint, a mérésvezetővel egyeztetve.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    A mérésekhez kiosztásra kerülő mérési útmutatók.

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

    :

    Kontakt óra

    28

    Félkészülés mérésekre

    40

    Mérési jegyzőkönyv készítése

    22

    Összesen

    90

    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Lantos Béla

    egyetemi tanár

    Irányítástechnika és Informatika