DSP721 Modernās robotu sistēmas

Kods DSP721
Nosaukums Modernās robotu sistēmas
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Agris Ņikitenko
Kredītpunkti 3.0 (4.5 ECTS)
Daļas 1
Anotācija Moderno robotu sistēmu arhitektūrās būtiskākais aspekts ir saistība starp programmatūras risinājumiem un mehāniskajiem risinājumiem. Elastīstīgi saistot programmatūras risinājumus ar mehānikas risinājumiem iespējams panākt, lai veidotā robotizētā sistēma būtu viegli maināma un tās daļas būtu iespējams izmantot atkārtoti. Kursā tiks aplūkotas mobilo robotizēto sistēmu arhitektūras un iespējas izmantot dažādas loģikas, matemātiskos formālismus un algoritmus plānošanas risinājumu analīzē un praktiskā realizācijā. Būtiska uzmanība tiks pievērsta pūļa inteliģencei un tās risinājumiem..
Kursa praktiskajā daļā paredzēts izstrādāt vai pabeigt daļēji izstrādātus projektus Microsoft Robotics Studio vidē..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Ievads 1 0 0 0
Matemātiskie formālismi 6 0 0 0
Uz likumiem balstītas robotizētas sistēmas 7 0 0 0
Robotizētu sistēmu funkciju optimizācija 4 0 0 0
Evolucionārā skaitļošana 6 0 0 0
Daļiņu kopas optimizācija robotu sistēmās 6 0 0 0
Skudru algoritmi 4 0 0 0
Kolektīvā lēmumu pieņemšana robotu sistēmās 4 0 0 0
Vadība izkliedētās robotu sistēmās 4 0 0 0
Robotu arhitektūras 6 0 0 0
Kopā: 48 0 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Mērķis ir sniegt zināšanas par robotu arhitektūrām, plānošanas metodēm, un teoriju, kas nepieciešama to analīzei. Uzdevumi: 1) prast pielietot dažādas loģikas un matemātiskos formālismus plānošanas un komunikācijas realizēšanā. 2) prast pielietot evolucionārās skaitļošanas metodes un pūļa inteliģenci dažādu problēmu risināšanā. 3) spēt analizēt robotu arhitektūras un iespējas tās tehniski realizēt. 4) prast analizēt un realizēt vadību izkliedētās sistēmās.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Jāprot strādāt ar dažādiem matemātiskajiem formālismiem, piem., situāciju rēķiniem, notikumu rēķiniem, lambda rēķiniem, pi rēķiniem, u.c. - Praktiskie darbi 1., 2., 3. ieskaites formā. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāsaprot kā darbojas uz likumiem bāzētas sistēmas un kā realizēt plānošanu šādās sistēmās. - Praktieskie darbi 4., 5., un 6. ieskaites formā. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāspēj orientēties optimizācijas metodēs - Praktiskie darbi 7., 8. un 9. ieskaites formā. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāprot pielietot evolucionārās skaitļošanas metodes - Praktiskie darbi 10., 11. un 12 ieskaites formā. Kursa darba uzdevums. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāprot strādāt ar pūļa intelekta metodēm - Praktiskie darbi 13., 14., 15. 16. ieskaites formā. Kursa darba uzdevums. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāprot realizēt robotu vadība izkliedētās sistēmās - Praktiskie darbi 17. un 18. ieskaites formā. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Jāspēj orientēties robotu arhitektūrās - Praktiskie darbi 19. un 20. ieskaites formā. Atbilstoši eksāmena jautājumi.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Patstāvīgā darba atskaites - 75%
Ziņojums kā eksāmens - 25%
 
Priekšzināšanas Matemātika. Programmēšanas pamati.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP EKPS Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 4.5 1.5 1.5 0.0 *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]