Mobile Robots treats a robot moving through the world as a coupled problem of motion, sensing, and belief, you model how wheels or legs actually constrain where the body can go, then close the loop with noisy sensors and a probabilistic estimate of where you are. The work centers on kinematic modeling (holonomic vs. non-holonomic constraints, maneuverability), Kalman-filter localization, and path planning, delivered through homework, a lab, and a term project built around Siegwart & Nourbakhsh. As a graduate-level entry point into autonomous robotics, it sets up the perception, SLAM, and planning machinery that downstream research in field robotics and autonomous vehicles assumes you already understand.
→ STARS müfredatı (resmi syllabus)
Bilkent kataloğunda bu ders için ön koşul yazılı değil.
İzlencede önerilen kitap: Introduction to Autonomous Mobile Robots, Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh, Davide Scaramuzza, 2nd Edition, MIT Press.
3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.
| Kalem | Ağırlık | Notun (100 üzerinden) |
|---|---|---|
| Lab Sessions and Reports (Average) | %20 | |
| Homeworks and Related Quizzes (Average) | %20 | |
| Semester Project | %25 | |
| Final Exam | %35 |
Ağırlıklar ME 574 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.
Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.
Students are advised to consult the instructor regarding the use of Generative AI tools and their appropriateness. Responsible use of GenAI is encouraged in accordance with Bilkent University's GenAI Guidelines (https://w3.bilkent.edu.tr/bilkent/generative-artificial-intelligence-genai-guideline).
İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.
No FZ is given in this course.