Subject

Сензорско-роботски системи (Sensor-Robot Systems)

Course Title

Сензорско-роботски системи (Sensor-Robot Systems)
Sensor-Robot Systems

Code

m23_s_040

Study Programme

—

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

Second cycle

Academic year / semester

10 / Summer

Number of ECTS credits

Teacher

Андреа Кулаков

Prerequisites for enrolling in the course

—

10.

Objectives of the course programme (competences)

Студентот ќе биде оспособен за моделирање и имплементација на интегрирани роботско –
сензорски системи, посебно интеграција на безжични сензорски мрежи со роботски системи.

11.

Course content

Вовед во сензорско-роботски системи. Aгрегација и класификација на податоците кај Безжични
сензорски мрежи. Примена на методи од Вештачка интелигенција. Системи за управување со
податоци кај Безжични сензорски мрежи. Управување со податоците кај моќни Безжични
сензорски мрежи. Системи за обработка на звук кај сензорски мрежи и роботи. Системи за
обработка на видеосигнали кај сензорски мрежи и роботи. Комуникација помеѓу јазлите во
мрежата и роботите. Вмрежени инфо-механички системи. Покривање и истражување во текот на
поставување на сензорски мрежи. Навигација на подвижни роботи со помош на сензорска мрежа.
Доделување на задачи кај повеќе-роботски системи посредувано од сензорската мрежа.
Координација и модел на доверба кај повеќе-роботски системи. Учење кај повеќе-роботски
системи. Биолошко-инспирирани роботи проткаени со околината. Роботски развојни
архитектури. Теории на развој и нивна примена во роботиката. Чувство за себе. Восприемање.
Восприемење на предметите во околината. Восприемање на просторот. Восприемање на другите
агенти во околината. Друштвено учење. Мотивации и внатрешни вредности кај автономните
агенти.

12.

Learning methods

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации)

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 hours

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	60 hours
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	0 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	45 hours
16.2.	Independent assignments	45 hours
16.3.	Home study	30 hours

17.

Assessment method

17.1.	Tests	0 points
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	45 points
17.3.	Activities and learning	0 points
17.4.	Final exam	0 points

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

completed activities 15.1 and 15.2

20.

Language of instruction

Macedonian and English

21.

Method for monitoring the quality of teaching

internal evaluation and survey mechanism

22.

Literature

22.1.	Required literature 1. Journal of Intelligent & Robotic Systems \| Springer International Publishing AG 2. The International Journal of Robotics Research \| SAGE Publications 3. Journal of Robotics, Networking and Artificial Life \| Atlantis Press
22.2.	Additional literature No. Author Title Publisher Year