AI-robotik, 6 hp (TDDE05)

AI Robotics, 6 credits

Huvudområde

Datateknik Datavetenskap

Nivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Cyrille Berger

Studierektor eller motsvarande

Peter Dalenius

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja
Kursen ges för Termin Period Block Språk Ort VOF
6CDDD Civilingenjör i datateknik 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6CDDD Civilingenjör i datateknik (AI och maskininlärning) 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi (AI och maskininlärning) 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik (AI och maskininlärning) 8 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6MDAV Datavetenskap, masterprogram 2 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6MICS Computer Science, masterprogram 2 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
6MICS Computer Science, masterprogram (Artificiell intelligens och data mining) 2 (VT 2018) 1, 2 4, 4 Engelska Linköping v
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig

Huvudområde

Datateknik, Datavetenskap

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Kursen ges för

  • Civilingenjör i datateknik
  • Civilingenjör i informationsteknologi
  • Civilingenjör i mjukvaruteknik
  • Datavetenskap, masterprogram
  • Computer Science, masterprogram

Förkunskapskrav

OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper

En introducerande kurs i artificiell intelligens, objektorienterad programmering (företrädelseveis i C++ eller Python)

 

Lärandemål

Målet med kursen är att ge en översikt över användandet av artificiell intelligens (AI) för robotiksystem genom användandet av simulerade robotar, faktiskt hårdvara och vanligen använda mjukvarusystem, så som Robot Operating System (ROS). Kursens huvudfokus ligger på att lära sig de olika komponenterna som utgör roboten: perception, kontroll och överväganden interagerar med varandra och skapar ett autonomt system. Kursen kommer att lägga tyngdpunkten på hur sådana system fattar beslut för att nå sina mål.
Efter kursen ska studenten kunna:

  • lista och förklara viktiga problem och tekniker inom området AI-robotik
  • använda existerande ramverk för att utveckla en autonom robot
  • designa, implementera och utvärdera de algoritmer som krävs för att erbjuda autonom funktionalitet för en robot i en simulerad omgivning
  • överföra simulerade test till en faktisk hårdvara
  • skriftligen och muntligen presentera sitt arbete

 

Kursinnehåll

Perception och tolkning av scener
Navigation: Lokalisering och planering
Autonomi och olika nivåer av autonomi
Kontroll och beslutsfattande
Beteendebaserad robotik
Robotprogrammering
Reaktiva, deliberativa och hybridrobotarkitekturer
Interaktion mellan människa och robot

Undervisnings- och arbetsformer

Genom en labbserie som omfattar ungefär en månad utvecklar och integrerar studenterna grundläggande robotfunktionalitet så att systemet i slutändan kan röra sig, undvika hinder och fatta enklare beslut. Systemet kommer sedan att förbättras under projektfasen. Varje student väljer ett ämne relaterat till AI-robotik (från en lista av utvalda ämnen), implementerar och utvärderar en algoritm och skriver sedan en rapport som inkluderar en beskrivning av algoritmen. Studenterna förväntas presentera det individuella arbetet under ett seminarium. Under ett gruppseminarium presenteras även robotiksystemet. Under laborationerna demonstrerar studenterna för assistenterna robotens funktionalitet. Studenterna arbetar i grupper om 5-6 personer.
Kursen pågår hela vårterminen.

Examination

LAB1LaborationU, G2 hp
PRA1ProjektU, 3, 4, 54 hp

Betygsskala

Fyrgradig skala, LiU, U, 3, 4, 5

Övrig information

Påbyggnadskurser:
Automatisk planering, Sensor Fusion, datorseende, kontrollteori, multiagentsystem
 

Om undervisningsspråk

Undervisningsspråk visas på respektive kurstillfälle på fliken "Översikt".

  • Observera att även om undervisningsspråk är svenska kan delar av kursen ges på engelska.
  • Om undervisningsspråk är Svenska/Engelska kan kursen i sin helhet ges på engelska vid behov.
  • Om undervisningsspråk är Engelska ges kursen i sin helhet på engelska. 

Övrigt

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ingår i kursen skall därför genomföras med kursplanen som utgångspunkt. 

Institution

Institutionen för datavetenskap

Studierektor eller motsvarande

Peter Dalenius

Examinator

Cyrille Berger

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 0 h
Rekommenderad självstudietid: 160 h
Det finns ingen kurslitteratur tillgänglig för den här kursen.
LAB1 Laboration U, G 2 hp
PRA1 Projekt U, 3, 4, 5 4 hp

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida. Det finns inga filer att visa.