====== 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 |
