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) Rabie BEN ATITALLAH rbenatit@gmail.com (Email)
Assistant
Objective The aim of the course on Robotics is to teach to the undergraduate students the fundemantals of the articulated robots, their components, and their structures. Kinematic modelling of the moving and articulated robots will be given.
Content 1. Week: Robotic components : fundamental approaches
2. Week: Forward kinematics : rotational matrix, rotational movement with respect to the local coordinate system, Euler angle, roll, pitch and yaw angles. An exapmle of 6 DoF robot.
3. Week: Backward kinematics: solution, existencea and uniqueness of the solution
4. Week: Translational motion
5. Week: Dynamics of the robot joints and regulation: mathematical modelling
6. Week: Working space and trajectory planning: basic presentation
7. Week: vision-based sensing: introduction to image processing
8. Week: midterm exam
9. Week: Moving robots : trajectory following. Kinematics
10. Week: Sensor technologies
11. Week: Simulation and experimental study /Lego Mindstorm and Irobot programming
12. Week: Simulation and experimental study /sensors
13. Week: Simulation and experimental study /Programming and Robot intelligence
14. Week: Simulation and experimental study, trajectory planning
Course Learning Outcomes The outcomes of this course are as follows:
1. The student will learn the methodologies of simulation, planning and constructing position/rotation angle commands for the industrial and moving robots.
2. The student will be able to solve the forward and backward kinematic equations, motion planning by using image sensor , trajectory planning, and translational motion of the gripper. Motion planning will be learnt by using different techniques applied to industrial and moving robots.
Teaching and Learning Methods Discussion, oral presentation, question-answer, problem, simulation study, project study and design
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/.
6) Mobile Robot Programming Toolkit (MRPT) (http://babel.isa.uma.es/mrpt/index.php/Main_Page)
7) Player stage gazebo dökümantasyonu. Online URL adresi http://playerstage.sourceforge.net/
Print the course contents
Theory Topics
Week Weekly Contents
Practice Topics
Week Weekly Contents
Contribution to Overall Grade
  Number Contribution
Toplam 0 0
In-Term Studies
  Number Contribution
Assignments 0 0
Presentation 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 1 40
Project 0 0
Laboratory 1 20
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
Assignments 0 0 0
Presentation 0 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 1 10 10
Project 0 0 0
Laboratory 1 10 10
Other Applications 0 0 0
Final Examinations (including preparation) 1 12 12
Quiz 0 0 0
Term Paper/ Project 0 0 0
Portfolio Study 0 0 0
Reports 0 0 0
Learning Diary 0 0 0
Thesis/ Project 0 0 0
Seminar 0 0 0
Other 0 0 0
Total Workload 88
Total Workload / 25 3,52
Credits ECTS 4
Scroll to Top