Интелигентни системи возила

ID: 0713
врста предмета: научно-стручни
носилац предмета: Алексендрић С. Драган
извођачи: Алексендрић С. Драган
контакт особа: Алексендрић С. Драган
ниво студија: мастер академске студије
ЕСПБ: 6
облик завршног испита: писмени
катедра: катедра за моторна возила

извођења

циљ

Циљ развоја интелигентних возила и њихових система је потпуно или делимично повећање аутономности возила у току вожње како би се унапредила безбедност возила, конфор вожње, односно обезбедила што већа уштеда енергије. Задаци који се поставаљају пред интелигентна возила постају изузетно захтевни услед сложене динамичке промене услова у окружењу возила и потребе за прикупљањем података о већем броју утицајних фактора, моделирању сложених процеса на возилу и предвиђању њихових утицаја на понашање и перформансе возила. Пошто аутономна интелигентна возила морају да имају способности „сагледавања“ и моделирања утицаја из окружења у циљу управљања перформансама возилима тј. његовим системима, нарочито у ситуацијама великих маса, високих брзина, наглих промена смера кретања и/или кочења возила, то захтева да интелигентни системи на возилу морају да обрађују велику количину података добијених од већег броја давача, да моделирају и предвиђају ново настале промене на возилу и у окружењу, што је изузетно комплексно у условима изражено нелинераних промена у излазним карактеристикама система на возилу. Циљ предмета је да студенти разумеју процес пројектовања и развоја интелигентних решења на системима возила па тиме и развоја интелигентних возила и овладају техникама вештачке интелигенције које ће омогућити њихов развој.

исход

Исходи предмета је развој способности код студената да: а) разумеју захтевe који се постављају пред интелигентна возила и њихове системе, б) изврше анализу рада система на возилу и утицај увођења различитих интелигентних решења у њиховом раду на излазне перформансе возила и његов употребни квалитет, в) примене технике вештачке интелигенције за развој интелигентних решења на возилу/посматраном систему, г) анализирају и разумеју усклађеност ново уведених интелигентних решења у раду система на возилу са важећим прописима.

садржај теоријске наставе

Теоријска настава је подељена на укупно 7 целина које обухватају: 1) Увод – Интелигентна возила и интелигентни превоз. 2) Мониторинг и моделирање интеракције пнеуматик-тло. 3) Интелигентно управљање кретањем возила у подужном правцу. 4) Интелигентно управљање кретањем возила у попречном правцу. 5) Интелигентно управљање кретањем возила у вертикалном правцу. 6) Системи осматрања окружења интелигентних возила. 7) Интегрисано управљање кретањем возила.

садржај практичне наставе

Студенти раде пројектни задатак као група. Пројект се односи на увођење интелигентних решења у раду датог система возила. Студенти требају да: 1)критички анализирају пројектовано решење датог система на возилу. 2)идентификују могућности за увођење интелигентних решења у раду датог система. 3)моделирају и предвиде перформансе датог система на бази техника вештачке интелигенције. 4)тестирају способности уведених интелигентних решења. 5)упореде перформансе постојећег и ново пројектованог интелигентног система.

услов похађања

Нема услова.

ресурси

Д. Алексендрић, Интелигентни системи возила, (скрипте), 2015. Д. Алексендрић, В. Ћировић, Интелигентно кочење (књига у припреми), 2015. З. Миљковић, Д. Алексендрић, Вештачке неуронске мреже-збирка решених задатака са изводима из теорије, Машински факултет Београд, 2009.

фонд часова

укупан фонд часова: 75

активна настава (теоријска)

ново градиво: 20
разрада и примери (рекапитулација): 10

активна настава (практична)

аудиторне вежбе: 10
лабораторијске вежбе: 0
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 20
консултације: 0
дискусија/радионица: 0
студијски истраживачки рад: 0

провера знања

преглед и оцена рачунских задатака: 0
преглед и оцена лабораторијских извештаја: 0
преглед и оцена семинарских радова: 0
преглед и оцена пројекта: 5
колоквијум са оцењивањем: 5
тест са оцењивањем: 0
завршни испит: 5

провера знања (укупно 100 поена)

активност у току предавања: 10
тест/колоквијум: 40
лабораторијска вежбања: 0
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 30
завршни испит: 20
услов за излазак на испит (потребан број поена): 30

литература

H. Chneg: Autonomna inteligentna vozila-Teorija, algoritmi i primena, Springer 2011.; L. Li, F.-Y. Wang: Savremeno upravljanje kretanjem i merenje za inteligentna vozila, Springer 2007.; R. Bishop: Inteligentna tehologija vozila i trendovi, © 2005 ARTECH HOUSE, INC.;