====== Moodul: kontroll, planeerimine ja otsuste tegemine (2. osa) ======^ Õpiaste | Meister |

ECTS ainepunkti 1 EAP
Õppevormid Hübriid või täielikult võrgus
Mooduli eesmärgid Mooduli eesmärk on tutvustada valideerimis- ja verifitseerimismeetodeid autonoomsetes süsteemides juhtimiseks, planeerimiseks ja otsuste tegemiseks. Kursus arendab õpilaste võimet kavandada, teostada ja tõlgendada simulatsioonipõhiseid ja formaalseid testimise töövooge, mis hindavad autonoomiakontrollerite ohutust, töökindlust ja standarditele vastavust.
Eelnõuded Algteadmised juhtimise teooriast, optimeerimise ja planeerimise algoritmidest, samuti programmeerimisoskused ehk MATLAB. Mudelipõhiste disainitööriistade, tehisintellekti otsustusraamistike või simulatsiooni- ja reaalajas juhtimiskeskkondade tundmine on soovitatav, kuid mitte kohustuslik.
Õpitulemused Teadmised
• Selgitage juhtimis- ja planeerimissüsteemide simulatsioonipõhiseid ja formaalseid valideerimismeetodeid.
• Kirjeldage mudelikontrolli, ligipääsetavuse analüüsi ja verifitseerimisraamistike kasutamist autonoomsetes süsteemides.
• Saate aru kontrolli ja otsuste tegemise valideerimisega seotud standarditest.
• Arutage kompromisse simulatsiooni efektiivsuse täpsuse, piirangute\ ja reaalajas arvutamise vahel. Oskused
• Juhtimis- ja planeerimisalgoritmide väljatöötamine ja kinnitamine simulatsioonikeskkondades.
• Formaalsete kontrollitööriistade rakendamine ohutuse ja korrektsuse omaduste analüüsimiseks.
• Hübriidse valideerimise töövoogude kavandamine, mis ühendab Monte Carlo simulatsiooni ja sümboolse arutluskäigu.
• Hinda algoritmi töökindlust ja otsuste turvalisust stohhastilistes ja otsustustingimustes. range valideerimine autonoomse käitumise sertifitseerimisel ja tehisintellektil põhinevate otsuste tegemisel.
• Tunnistage praeguste simulatsiooni- ja ametlike verifitseerimisvahendite piiranguid kõrgmõõtmelistes andmepõhistes süsteemides.
• Võtke kasutusele eetilised, läbipaistvad ja standarditele vastavad tavad autonoomia tagamiseks. | ^ Teemad | 1. Juhtimis- ja planeerimissüsteemide valideerimine:
– Süsteemitaseme valideerimisraamistikud ja verifitseerimisel põhinev disain.
– Simulatsiooni täpsus, nurgajuhtumite testimine ja stsenaariumide katvus.
2. Simulatsioonikeskkonnad ja tööriistad:
– SIL/HIL seadistused, Monte Carlo analüüs ja statistiline \füüsikaline valideerimine.\cy-bersi-mulatsioonilised põhisüsteemid. 3. Formaalne kontrollimine ja mudeli kontrollimine:
– Ohutusomaduste spetsifikatsioon ja ajaline loogika.
– Kättesaadavuse analüüs, muutumatu kontrollimine ja piirangute lahendamine.
4. Hübriid- ja mittelineaarsed süsteemid:
– Hübriidsete automaatide ja mittelineaarsete juhtimisahelate modelleerimine.
– Formaalne abstraktsioon ja konservatiivne tehnika.Ülelähedane standard ja\\im. Raamistikud:
– ISO 26262, ISO 21448, IEEE 2846 ja ASAM OpenSCENARIO valideerimiseks.
6. Juhtumiuuringud:
– Autonoomne sõit, UAV lennujuhtimine ja robotite teeplaneerimise valideerimine. | ^ Hinnangu liik | Positiivse hinde eelduseks on mooduliteemade positiivne hinnang ja prtegelikud töötulemused koos nõutava dokumentatsiooniga | ^ Õppemeetodid | Loeng — Kaaneteooria ja metoodikad juhtimis- ja planeerimissüsteemide simulatsioonipõhiseks ja formaalseks valideerimiseks.
Laboritööd — Kontrollerite juurutamine ja testimine virtuaalsetes ja hübriidkeskkondades (ROS2, MATLAB, CARLA, Scenic, CommonRoad, UPPAAL).
Individuaalsed ülesanded\analüüsi teostatavus. Iseõppimine — uurige uurimistöid ja rahvusvahelisi standardeid autonoomia kontrollimise ja ametliku ohutuse tagamise kohta.
AI osalus AI tööriistu saab kasutada stsenaariumide loomise automatiseerimiseks, ohtlike trajektooride tuvastamiseks ja valideerimise ulatuse optimeerimiseks. Õpilased peavad kinnitama tehisintellekti abil saavutatud tulemusi, tagama reprodutseeritavuse ja viitama tehisintellekti kaasamisele tulemustes läbipaistvalt.
Soovitatud tööriistad ja keskkonnad MATLAB/Simulink, ROS2, CARLA, UPPAAL, SPIN või CBMC
Kinnitamise ja kinnitamise fookus
Asjakohased standardid ja reguleerivad raamistikud ISO 26262, ISO 21448 (SOTIF) ja IEEE 2846, ASAM OpenSCENARIO