====== Moodul: kontroll, planeerimine ja otsuste tegemine (1. osa) ======^ **Õpiaste** | Bakalaureusekraad |
^ ** ECTS ainepunkti** | 1 EAP |
^ **Õppevormid** | Hübriid või täielikult võrgus |
^ **Mooduli eesmärgid** | Mooduli eesmärk on tutvustada autonoomsete süsteemide juhtimis- ja planeerimismeetodeid. Kursus arendab õpilaste oskust kujundada ja analüüsida tagasiside juhtimist, liikumise planeerimist ja otsustusalgoritme, mis genereerivad sõidukite ohutut ja usaldusväärset käitumist dünaamilistes keskkondades, kasutades nii klassikalisi kui ka kaasaegseid tehisintellektil põhinevaid lähenemisviise. |
^ **Eelnõuded** | Lineaaralgebra, diferentsiaalvõrrandite ja juhtimisteooria algteadmised ning programmeerimisoskused. Süsteemidünaamika, robootika või numbriliste tööriistade (nt MATLAB/Simulink) tundmine on soovitatav, kuid mitte kohustuslik. |
^ **Õpitulemused** | **Teadmised**\\ • Selgitage klassikalisi juhtimispõhimõtteid ja nende rakendamist sõiduki dünaamikas.\\ • Kirjeldage tehisintellektil põhinevaid juhtimismeetodeid, sealhulgas tugevdamise õppimist ja närvivõrgu kontrollereid.\\ • Saate aru liikumise planeerimisest ja käitumisalgoritmidest\\ • Arutlege autonoomsete juhtimissüsteemide ohutuse kontrollimise, valideerimise ja sertifitseerimise küsimuste üle. kontrollerid trajektoori jälgimiseks ja stabiliseerimiseks.\\ • Rakendage simulatsioonikeskkondades põhilisi tugevdamisõppe või hübriidjuhtimisstrateegiaid.\\ • Arendage liikumise planeerimise torujuhtmeid, mis integreerivad taju, planeerimise ja juhtimise kihte.\\ **Arusaamine**\\ • Tunnustage kompromisse läbipaistvuse, jõudluse ja kohandatavuse vahel juhtimisarhitektuurides. AI-põhine juhtimine.\\ • Hinda interdistsiplinaarseid lähenemisviise, et saavutada ohutu ja usaldusväärne autonoomne töö. |
^ **Teemad** | 1. Klassikalised juhtimisstrateegiad:\\ – tagasiside juhtimise põhialused, PID projekteerimine ja häälestamine, LQR, libiseva režiimi juhtimine.\\ – Mudeli ennustav juhtimine ja reaalajas optimeerimine.\\ 2. AI-põhised juhtimisstrateegiad:\\ – Juhtimise tugevdamise õpe, juhendatud imitatsiooniõpe.\\\ – Ohutus- ja hübriidvõrgu kontrollerid.\\\3 Neuraalvõrgu kontrollerid. Juhtsüsteemide kontrollimine, valideerimine ja sertifitseerimine.\\ – Robustsus, tõlgendatavus ja tõrgete käsitlemine.\\ 4. Liikumise planeerimine ja käitumisalgoritmid:\\ – FSM-id, käitumispuud ja reeglipõhised süsteemid.\\ – Planeerimismeetodid: A*, D*, RRT, RRT* ja MPC-põhine dünaamilise planeerimise ja trajektooride põhine keskkond. 5. Tulevikusuundumused:\\ – seletatav AI juhtimine, ohutu RL ja inimesele sarnased käitumismudelid. |
^ **Hinnangu liik** | Positiivse hinde eelduseks on positiivne hinnang mooduliteemadele ja praktiliste tööde tulemuste esitamine koos nõutava dokumentatsiooniga |
^ **Õppemeetodid** | **Loeng** — Tutvustage klassikaliste ja tehisintellektil põhinevate juhtimisstrateegiate teoreetilisi ja matemaatilisi aluseid.\\ **Laboritööd** — Rakendage ja võrrelge kontrollereid (PID, LQR, RL) ja liikumisplaneerijats (A*, RRT), kasutades simulatsioonitööriistu, nagu madala täpsusega planeerimissimulaatorid või MATLAB/Simulink.\\ **Individuaalsed ülesanded** — Kavandage juhtimis- või planeerimiskonveier ja hinnake ohutuse/jõudluse kompromisse.\\ **Iseõppimine** — Avatud lähtekoodiga juhtimisraamistike sõltumatu uurimine ja valitud uurimiskirjanduse lugemine. |
^ **AI osalus** | Õpilased võivad kasutada AI tööriistu koodimallide genereerimiseks, juhtimisparameetrite optimeerimiseks või planeerimise toimivuse analüüsimiseks. Kõik tehisintellektiga toetatud tööd tuleb üle vaadata, kinnitada ja nõuetekohaselt tsiteerida vastavalt akadeemilise terviklikkuse standarditele. |
^ **Soovitatud tööriistad ja keskkonnad** | FSM, käitumispuud, A*, RRT, MPC |
^ **Kinnitamise ja kinnitamise fookus** |  |
^ **Asjakohased standardid ja reguleerivad raamistikud** | ISO 26262, ISO 21448 (SOTIF), SAE J3016 |