Computer Engineering Department

Robotics(INF430)

Course Code Course Name Semester Theory Practice Lab Credit ECTS
INF430 Robotics 7 3 0 0 3 4
Prerequisites ING220
Admission Requirements ING220
Language of Instruction
Course Type Elective
Course Level Bachelor Degree
Course Instructor(s) Pınar ULUER puluer@gsu.edu.tr (Email)
Assistant
Objective This course aims to introduce the fundamentals of robotics and its applications. Various software/hardware components to design and implement robotics applications are presented to the students. Different types of robots, actuators, sensors, open or closed loop system structures, robot control, kinematic equations, motion and trajectory planning algorithms, human-robot interaction are covered in the course content. Students are expected to apply the theoretical knowledge they have learned in the lectures into practice through applications and/or projects during the class hours.
Content 1. Introduction to robotics
2. Actuators, types of actuators
3. Sensor, types of sensors, degrees of freedom
4. Forward kinematics
5. Backward kinematics
6. Rotation matrix, homogeneous transformations
7. Euler representation, roll-pitch-yaw
8. Denavit-Hartenberg notation
9. Midterm exam
10. Introduction to human-robot interaction
11. PID controller
12. Lab: PID controller calibration
13. Lab: 2-joint robot arm control, derivation of forward and inverse kinematic equations
14. Student presentations
Course Learning Outcomes - The knowledge about the fundamentals of robotics, robot technologies and its applications.
- The ability to design robotic applications, to identify and determine the software/hardware components, and to choose the relevant modeling approaches in order to implement these applications.
- The knowledge about different robot types, actuators, sensors, basic controller structures and basic mathematical methods currently used for trajectory planning, and the ability to apply this knowledge to real world problems.
- The ability to design and implement trajectory planning algorithms, to configure experiments by controlling the sensors and actuators of a robot in a closed and structured environment.
Teaching and Learning Methods Presentation, discussion, question-answer, problem solving, lab and project
References 1) M.W. Spong, S.Hutchinson and M. Vidyasagar, “Robot Modeling and Control”, Wiley, 2006.
2) Phillip John McKerrow, “Introduction to Robotics”, Addison-Wesley, 1991.
3) Saeed B. Niku, “Introduction to Robotics. Analysis, Systems, Applications”, Prentice Hall, 2001.
4) Vladimir J. Lumelsky, “Sensing, Intelligence, Motion”,Wiley, 2006.
5) S. M. LaValle, “ Planning Algorithms”, Cambridge University Press, 2006. URL adresi http://planning.cs.uiuc.edu/.
Print the course contents
Theory Topics
Week Weekly Contents
1 Introduction to robotics
2 Actuators, types of actuators
3 Sensor, types of sensors, degrees of freedom
4 Forward kinematics
5 Backward kinematics
6 Rotation matrix, homogeneous transformations
7 Euler representation, roll-pitch-yaw angles
8 Denavit-Hartenberg notation
9 Midterm
10 Introduction to human-robot interaction
11 PID controller
12 Lab: PID controller calibration
13 Lab: 2-joint robot arm control, derivation of forward and inverse kinematic equations
14 Student presentations
Practice Topics
Week Weekly Contents
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Contribution to Overall Grade
  Number Contribution
Contribution of in-term studies to overall grade 1 60
Contribution of final exam to overall grade 1 40
Toplam 2 100
In-Term Studies
  Number Contribution
Assignments 0 0
Presentation 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 1 40
Project 1 20
Laboratory 0 0
Other Applications 0 0
Quiz 0 0
Term Paper/ Project 0 0
Portfolio Study 0 0
Reports 0 0
Learning Diary 0 0
Thesis/ Project 0 0
Seminar 0 0
Other 0 0
Toplam 2 60
No Program Learning Outcomes Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. X
8 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. X
13 Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının hukuki ve etik boyutları konusunda farkındalık. X
Activities Number Period Total Workload
Class Hours 14 3 42
Working Hours out of Class 14 1 14
Midterm Examinations (including preparation) 1 10 10
Project 1 10 10
Laboratory 1 5 5
Final Examinations (including preparation) 1 12 12
Total Workload 93
Total Workload / 25 3,72
Credits ECTS 4
Scroll to Top