====== Moodul: autonoomsed sõidukid ======^ **Õpiaste** | Bakalaureusekraad |
^ ** ECTS ainepunkti** | 1 EAP |
^ **Õppevormid** | Hübriid või täielikult võrgus |
^ **Mooduli eesmärgid** | Mooduli eesmärk on tutvustada autonoomsete sõidukite põhikontseptsioone, arhitektuure ja rakendusvaldkondi maa-, õhu- ja meresüsteemides. Kursusel arendatakse õpilaste süsteemitasandil arusaamist autonoomiast alates tajumisest ja lokaliseerimisest kuni planeerimise ja juhtimiseni, tuues esile tehisintellekti rolli, ohutuse ja põhilised kontrollikaalutlused reaalses kasutuses. |
^ **Eelnõuded** | Huvi autonoomsete süsteemide vastu ja algteadmised programmeerimisest, signaalidest ja juhtimisest ning elektroonikast või mehhatroonikast. Soovitatav on eelnev kokkupuude robootikakontseptsioonide ja Linuxi/ROS-i keskkondadega, samuti lineaarse algebra ja tõenäosuse tundmine. |
^ **Õpitulemused** | **Teadmised**\\ • Selgitage Sense–Plan–Act paradigmat ja kihilist autonoomia pinu.\\ • Kirjeldage ja vastandage vahevara/arhitektuure.\\ • Tehke kokkuvõte AI/ML rollidest tajumisel ja otsuste tegemisel, pluss piirangud ja tagajärjed ohutusele.\\ • Tuvastage domeeni V&V-standardid ja \\lll-standardid. Ehitage simulatsioonis minimaalne autonoomia konveier ja häälestage see antud ODD jaoks.\\ • Integreerige moodulid avaldamis-/tellimisliideste kaudu ning hinnake latentsust, determinismi ja tõrketaluvuse kompromisse.\\ • Kavandage algkatsed algoritmide valideerimiseks ja tulemuste tõlgendamiseks.\\ **Arusaamine**\\ • Põhjus\\\ nende hajutatud vs. arhitektuur ja nende mõju ja mõju tsentraliseeritud arhitektuurile vs. Hinnake AV juurutamise juhtimist, õiguslikke/eetilisi piiranguid ja küberjulgeoleku riske. |
^ **Teemad** | 1. Autonoomsete süsteemide ja autonoomia definitsioonide tutvustus\\ 2. Sense–Plan–Act ja andmevoog autonoomsetes sõidukites; tsentraliseeritud vs hajutatud kujundused; ohutus ja koondamine\\ 3. Võrdlusarhitektuurid ja vahevara: ROS/ROS2 (DDS), AUTOSAR Adaptive, JAUS, MOOS-IvP\\ 4. Rakendusvaldkonnad: maapealne, õhust ja merest; domeeni väljakutsed\\ 5. AI/ML tajumiseks ja otsuste tegemiseks; hübriidmudelipõhised, õppimispõhised virnad\\ 6. Valideerimise ja kontrollimise tutvustus (ODD, katvus, välja vastus); simulatsioon, SIL/HIL; ohutusstandardid\\ 7. Autonoomsuse juhtimine, õiguslikud ja eetilised raamistikud\\ 8. Autonoomsete süsteemide küberturvalisus: elektroonika/püsivara, side, juhtimine, toimingud |
^ **Hinnangu liik** | Positiivse hinde eelduseks on mooduliteemade positiivne hinnang ja praktiliste tööde tulemuste esitamine koos nõutava dokumentatsiooniga. |
^ **Õppemeetodid** | **Loeng** — Kontseptuaalsed alused (arhitektuurid, vahevara, SPA, ohutus/V&V, juhtimine) juhtumiuuringutega maapealsest, õhust ja merest.\\ **Laboritööd** — Praktilised harjutused simulatsioonis (ROS2/Autoware/PX4 või MOOS-IvP) ** taju- ja planeerimis-käitumise juhiste kokkupanemiseks. Keskenduvad miniprojektid (nt tajumoodul, teeplaneerija, DDS QoS uuring) koos lühikeste aruannetega disaini ja tulemuste kohta.\\ **Iseõppimine** — Standardite ja raamistike juhendatud lugemised ja videodeemod; sõltumatud katsetused valitud teemade mõistmise süvendamiseks. |
^ **AI osalus** | Taju süvaõpe (objekti tuvastamine, semantiline segmenteerimine, jälgimine); õppimispõhine ennustamine; SLAM ja andurite liitmine ML komponentidega; tugevdamise/käitumise-puu hübriidid otsuste tegemiseks; andmekeskne hindamine simulatsioonis. |
^ **Soovitatud tööriistad ja keskkonnad** | ROS/ROS2, MOOS-IvP, Autoware, PX4/ArduPilot |
^ **Kinnitamise ja kinnitamise fookus** |  |
^ **Asjakohased standardid ja reguleerivad raamistikud** | ISO 26262, DO-178C, AUTOSAR, JAUS |