Irányítástechnika és képfeldolgozás laboratórium 1

A tantárgy angol neve: Control Engineering and Image Processing Laboratory 1

Adatlap utolsó módosítása: 2018. október 5.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamosmérnöki szak

Mesterképzés

Irányítórendszerek főspecializáció

Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VIIIMA11 2 0/0/3/f 4  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Gincsainé Dr. Szádeczky-Kardoss Emese,
4. A tantárgy előadója
Dr. Harmati IstvánEgyetemi docensIrányítástechnika és Informatika tanszék
Kertész Zsolt Tanársegéd

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Dr. Kiss Bálint Egyetemi docens

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Gincsainé Dr. Szádeczky-Kardoss Emese Egyetemi docens

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Szemenyei Márton

Tanársegéd

Irányítástechnika és Informatika tanszék

5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

szabályozástechnika, képfeldolgozás, programozás, matematika

6. Előtanulmányi rend
Kötelező:
NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIIIM213" , "jegy" , _ ) >= 2
VAGY
TárgyEredmény( "BMEVIIIM312" , "jegy" , _ ) >= 2
VAGY
TárgyEredmény("BMEVIIIM213", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0
VAGY
TárgyEredmény("BMEVIIIM312", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

Ajánlott:

A Mesterséges intelligencia alapú irányítások (BMEVIIIMA09) és a Számítógépes látórendszerek (BMEVIIIMA07) tárgyak kreditjének megszerzése 

7. A tantárgy célkitűzése

A tantárgy célja, hogy a hallgatók jártasságot szerezzenek a mesterséges intelligencia alapú irányítások és számítógépes látórendszerek témakörében elsajátított elméleti ismeretek gyakorlati alkalmazásában, és hogy megismerjék az ezen területen a kutatás-fejlesztési munka során alkalmazható korszerű hardver- és szoftver eszközöket.

A tantárgyat sikerrel abszolváló hallgatók gyakorlati ismeretekkel és készségekkel rendelkeznek a különféle mesterséges intelligencia-eszközök irányítástechnikai célú alkalmazásában, a különféle képfeldolgozási szoftverek használatában, képesek a feladatok megoldásához rendelkezésre álló környezetek hatékony alkalmazására.
8. A tantárgy részletes tematikája

1. Nemlineáris rendszerek fuzzy elvű irányítása

A mérés során a priori tudásbázis alapján a specifikációknak megfelelő fuzzy szabályozó tervezése és a szabályozó hatékonyságának vizsgálata a feladat.


2. Nemlineáris rendszerek irányításának tervezése genetikus algoritmusokkal

A mérés célja (1) különböző tesztfüggvények globális minimumhelyének keresése genetikus algoritmusokkal és (2) háromtárolós rendszer PID szabályozójának tervezése genetikus algoritmussal.


3. Adaptív Sugeno-fuzzy irányítási algoritmusok fejlesztése

A mérés célja egy ismeretlen nemlineáris rendszer (1) Indirekt (modellre alapozott) 1. típusú adaptív fuzzy irányítása, (2) Indirekt  2. típusú adaptív fuzzy irányítása, (3) Direkt (nem modellre alapozott) 1. típusú adaptív fuzzy irányítása, (4) Direkt 2. típusú adaptív fuzzy irányítása.


4. Rendszeridentifikáció (függvényapproximáció) fuzzy rendszerekkel

A mérés célja ismeretlen rendszer identifikációja (1) nulladrendű Sugeno rendszer hiba-visszaterjesztésen alapuló paraméterhangolásával, (2) legközelebbi szomszéd elvű klaszterezési algoritmussal, (3) fuzzy rendszer adaptív szabályfelvételével.


5. Rendszeridentifikáció (függvényapproximáció) adaptív neuro-fuzzy rendszerekkel

Ismeretlen nemlineáris rendszer identifikációja szubtraktív klaszterezéssel és ANFIS technikával


6. Vizuális visszacsatolás vizsgálata 

Hat szabadságfokú robotkar megfogójára rögzített kamera szem-kéz kalibrációja, a robotkar irányítása a kamera képe alapján.

 

7. Objektumkövetés

Cél egy videofolyamon specifikus objektumok megtalálása és a képsorozaton belül konzisztens követése.

 

8. Környezeti tér feltérképezése sztereo kamerakép alapján

A feladat a környezet háromdimenziós rekonstrukciója több kamera képe alapján.

 

 

9. Teleoperáció és távérzékelés virtuális cellában

Egy virtuális cellán keresztül lehetőség van valós eszköz vezérlésére.

 

10. Számítógép vezérlése mélységi szenzorral

Mélységi képek alapján komplex vezérlésre van lehetőség. Cél, hogy a számítógéppel való kommunikáció során egyes feladatok ellátása egyszerűbb legyen.

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

Összesen 10 laboratóriumi mérés, melyek egyenként 4 órásak.

10. Követelmények

a.       A szorgalmi időszakban: A 10 mérés elvégzése legalább elégséges eredménnyel.  A hallgatók felkészültségét a mérés elején ellenőrizzük, a nem kellőképpen felkészült hallgatók a mérést nem kezdhetik meg. A mérésről jegyzőkönyvet kell készíteni.

11. Pótlási lehetőségek

Az elmulasztott vagy sikertelen mérések pótlására 2 pótmérési alkalmat biztosítunk. 

12. Konzultációs lehetőségek

Az oktatók fogadóóráin, illetve hallgatói igény szerint előre egyeztetett időpontban.

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

Elektronikus mérési útmutatók

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontakt óra42
Félévközi készülés órákra40
Felkészülés zárthelyire0
Házi feladat elkészítése0
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása38
Vizsgafelkészülés0
Összesen120
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Drexler Dániel

Tanársegéd

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Dr. Harmati István

Egyetemi docens

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Kertész Zsolt

Tanársegéd

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Dr. Kiss Bálint

Egyetemi docens

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Kovács Gábor

Tanársegéd

Irányítástechnika és Informatika tanszék

Dr. Vajda Ferenc

Egyetemi docens

Irányítástechnika és Informatika tanszék