Sveučilišni diplomski studij

Nazad   Raspored   Engleski

Robotski vid DR4I-07

ECTS 5 | P 30 | A 0 | L 30 | K 0 | ISVU 62306 149808 | Akademska godina: 2018./2019.

Grupe studenata

Prikaži sve grupe na predmetu

Nastavnici na predmetu

CUPEC ROBERT, nositelj
NYARKO EMMANUEL-KARLO, suradnik

Ciljevi predmeta

Pružiti polaznicima osnovna znanja iz područja računalnog vida. Pružiti polaznicima uvid u mogućnosti primjene računalnog vida za prepoznavanje objekata, manipulaciju objektima te lokalizaciju autonomnih mobilnih sustava. Osposobiti polaznike da razumiju i primijene suvremene metode računalnog vida za rješavanje tehničkih problema koji zahtijevaju prepoznavanje objekata, manipulaciju objektima te lokalizaciju autonomnih mobilnih sustava. Osposobiti polaznike za izradu programskih rješenja koja koriste računalni vid.

Uvjeti za upis predmeta

Ostvareni uvjeti za upis druge godine studija

Sadržaj

Uvodna razmatranja o robotskom vidu: osnovni pojmovi, primjena računalnog vida u robotici, primjeri. Filtriranje slike. Detekcija rubova. Detekcija kutnih točki. Houghova transformacija. Raspoznavanje dvodimenzionalnih i trodimenzionalnih objekata. Model kamere. Kalibriranje kamere. Stereo vizija. Optički tok. Određivanje položaja kamere u odnosu na radnu okolinu robota. Trodimenzionalna rekonstrukcija objekata i scena na temelju dvije ili više slika snimljenih iz različitih pozicija. Nesigurnost mjerenja primjenom računalnog vida. Fuzija mjernih podataka dobivenih različitim senzorima. Izgradnja karte radne okoline robota na temelju podataka dobivenih pomoću računalnog vida. Primjena metoda računalnog vida za manipulaciju objektima u robotiziranim proizvodnim sustavima, te navigaciju mobilnih robota u radnoj okolini. 3D kamere. Segmentacija oblaka 3D točaka. Raspoznavanje objekata i određivanje položaja objekata pomoću 3D kamere.

Obveze studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Praćenje rada studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Osnovna literatura

1. 1 Bradski, G.; Kaehler, A. Learning OpenCV O Reilly, 2008


Pretraži literaturu na:

Dopunska literatura

1. 1 E. R. Davies Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, 3rd edition Elsevier, San Francisco, USA, 2005

2. 2 R. Hartley, A. Zisserman Multiple View Geometry in Computer Vision Cambridge University Press, 2003.

3. 3 O. Faugeras Three-Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1993.

4. 4 R. Cupec Osnove inteligentnih robotskih sustava, udžbenik u izradi Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku, ETF Osijek, 2014.

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe kolegija

Provođenje sveučilišnih anketa o nastavnicima (pristup prema studentima, transparentnost kriterija, motivacija na izvršavanje aktivnosti, jasnoća izlaganja, i sl.). Provođenje fakultetskih anketa o predmetima (nakon položenog predmeta samoevaluacija studenata o usvojenim ishodima učenja, te o opterećenosti u usporedbi s ECTS-ima aktivnosti i predmeta u cjelini).

Pregled ishoda učenja, nastavnih metoda i procjena ishoda učenja

Ishodi učenja:

1. izraditi računalni program, koji koristi Houghovu transformaciju i RANSAC algoritm za rješavanje problema iz područja računalnog vida

2. izraditi računalni program za prepoznavanje dvodimenzionalnih i trodimenzionalnih objekata na slici snimljenoj običnom i 3D kamerom

3. provesti postupak kalibracije kamere i stereo sustava kamera

4. povezati programske komponente, koje omogućuju stvaranja trodimenzionalnog modela objekta ili scene iz dvije ili više slika snimljenih običnom odnosno 3D kamerom u računalnu aplikaciju

5. objasniti kako se mobilni robot može orijentirati u prostoru primjenom računalnog vida

6. izraditi računalni program koji koristi osnovne metode računalnog vida korištenjem odgovarajuće programske biblioteke za računalni vid



Aktivnosti studenta:

Aktivnost studenta Broj radnih sati ECTS (Broj radnih sati/30) Ishod(i) učenja Nastavna
metoda
Metoda procjene Bodovi
Pohađanje Predavanja (PR), Laboratorijske vježbe (LV)6021,2,3,4,5Predavanja (PR), Laboratorijske vježbe (LV)Predavanja (PR), Laboratorijske vježbe (LV)310
Pisanje priprema za LV, analiza rezultata, te pisanje izvještaja180.61,2,3,5Laboratorijske vježbe (LV)Provjera pripreme za LV, nadzor provođenja LV-a, provjera napisanih izvještaja520
Priprema za usmeni ispit i usmeno odgovaranje na pitanja361.21,2,3,4,5Usmeni ispitProvjera danih odgovora2040
Seminarski rad361.22,4,5,6Izrada i ispitivanje učinkovitosti računalnog programaProvjera ispravnosti rada izrađenog programa, provjera usvojenih znanja , provjera izvješća1230