Detail předmětu

Senzorika a umělá inteligence

FSI-GSUAk. rok: 2019/2020

Tento kurz úzce navazuje na problematiku stavby výrobních strojů, inteligentních soustav a mechatronických systémů. Nedílnou součástí těchto soustav jsou senzory pracující na různých fyzikálních principech. Moderní technologie výroby senzorů umožňují značnou integraci celého měřícího řetězce. Unifikace výstupů a komunikačního interface umožňuje snadné propojení do složitých řídicích soustav. Senzory zprostředkovávají jak informaci o vnitřním stavu systému robotu, tak i informaci o pracovním prostředí a dalších interakcích s technologickým okolím. Senzory nalézají uplatnění v široké praxi a základní znalosti o nich patří v současnosti k základním technickým znalostem.

Výsledky učení předmětu

Základní teoretické a praktické znalosti z oblasti aplikované senzoriky. Aplikační oblastí bude převážně robotika, automatizační technika a mechatronika. Získané znalosti umožní absolventům snadnější zařazení do řešitelských týmů, zabývajících se realizacemi inteligentních systémů v rámci interdisciplinárních oborů v inženýrské praxi.

Prerekvizity

Student musí mít základní poznatky z oblasti elektrotechniky a elektroniky. Je také důležité aby měl základní znalosti matematických algoritmů pro zpracování dat

Doporučená nebo povinná literatura

1. Everett H. R.: Sensors for mobile robots. Theory and application. AK Peters Ltd., 1995
1. Daďo S., Kreidel M.: Senzory a měřící obvody. ČVUT, Praha. 1996
2. Husák M.: Senzorové systémy. ČVUT, Praha. 1993
2. Webster J. G.: The measurement, instrumentation and sensors. IEEE Press, CRC Press, 1999
3. Borenstein J., Everett H. R. and Feng L.: Navigating mobile robots. Systems and Techniques. A. K. Peters, Ltd., Wellesley, MA. 1999
3. Zehnula K.: Měření neelektrických veličin. VUT, Brno. 1988
Martinek R.SENZORY V PRŮMYSLOVÉ PRAXI, Technická literatura BEN, 2004

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Dle možností budou pro studenty organizovány přednášky odborníků z praxe a exkurze do firem zabývajících se činnostmi souvisejícími s obsahem předmětu.

Způsob a kritéria hodnocení

Zkouška se skládá z písemné části, kdy student zpracuje zvolenou problematiku přednášek (konkrétní problematika a témata budou vypsána začátkem běhu druhé poloviny přednášek).
Druhá část zkoušky je ústní a bude hodnotit studenta z hlediska jeho tvůrčích schopností aplikovat získané teoretické a praktické znalosti při řešení konkrétního technického problému.

Jazyk výuky

čeština

Cíl

Získání obecných zásad měření, zpracování signálů a přehledu různých typů senzorů, pracujících na různých fyzikálních principech, a jejich aplikačních možností v technické praxi. Seznámení se s moderními trendy multisenzoriky, fúze dat s využitím prvků a metod umělé inteligence.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Pro zápočet je nutná účast ve cvičeních (80%) a samostatné zpracování alespoň jedné z dílčích úloh cvičení (konkrétní úlohy budou vypsány na 1. cvičení).

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-P magisterský navazující

    obor M-VSR , 2. ročník, letní semestr, 4 kredity, volitelný (nepovinný)

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Úvod do senzoriky. Úloha senzorů v měřící technice.
2. Obecné dělení senzorů.
3. Klasické senzory (1. generace).
4. Integrované-mikroelektronické senzory (2. generace).
5. Vláknové-optoelektronické senzory (3. generace).
6. Moderní technologické trendy stavby senzorů (smart senzory).
7. Vybrané způsoby zpracování signálů ze senzorů (měřící řetězec).
8. Aplikace senzorů v robotice, automatizační technice a mechatronických soustavách.
9. Multi-senzorika.
10. Přehled základních deterministických a nedeterministických matematických metod zpracování signálů a fúze dat.
11. Inteligentní systémy
12. Umělá inteligence.
13. Přehled nabízených typů senzorů pro průmyslové aplikace.

eLearning