Интеллектуальные системы в транспортной технике
内容描述: Дисциплина изучает интеллектуальные системы, устанавливаемые в транспортной технике. Рассматриваются виды и назначение интеллектуальных систем, принципы их работы, особенности конструкции и интерфейс для управления системами. Обучающиеся изучают методы управления интеллектуальными системами, приобретают навыки тестирования их функций и оценки работоспособности. Изучают возможности расширения функциональных возможностей интеллектуальных систем и методы повышения их эффективности.
贷款数: 5
Пререквизиты:
- Прогнозирование и экспертная оценка транспорта и транспортной техники
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 15 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | 30 |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | |
| *srop(zh-CN)* | 75 |
| *sro(zh-CN)* | 30 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* | экзамен |
零件: Компонент по выбору
循环次数: Базовые дисциплины
Цель
- Освоение интеллектуальных систем в транспортной технике
Задача
- изучить разновидности и функциональные возможности интеллектуальных систем в автомобилях
Результат обучения: знание и понимание
- знать виды и понимать функциональные возможности интеллектуальных систем в автомобилях
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- использовать функциональные возможности интеллектуальных систем в автомобилях
Результат обучения: формирование суждений
- формировать суждение о потенциальных возможностях интеллектуальных систем в автомобилях
Результат обучения: коммуникативные способности
- осуществлять коммуникацию с интеллектуальными системами в автомобилях
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- практические навыки использования интеллектуальных систем в автомобилях и способность к углубленному обучению
*TeachingMethods(zh-CN)*
Дуальное образование - связь теоретического обучения и практических навыков на производстве
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 1 *Rating(zh-CN)* | 1 задание | 0-100 |
| 2 задание | ||
| тест | ||
| 2 *Rating(zh-CN)* | 3 задание | 0-100 |
| 4 задание | ||
| тест | ||
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
| практическая работа | Работа выполнена в полном объёме, аккуратно, с необходимыми пояснениями; приведены исходные данные; результаты расчета, единицы измерений; выводы. | Работа выполнена в полном объёме с незначительными замечаниями, аккуратно; с необходимыми пояснениями; приведены исходные данные; результаты расчета, единицы измерений; выводы. | Работа выполнена с ошибками, не достаточно аккуратно; отсутствуют необходимые пояснения; отсутствуют исходные данные; результаты расчета, единицы измерений или выводы. | Работа выполнена с грубыми ошибками, неаккуратно; необходимые пояснения отсутствуют; отсутствуют исходные данные; результаты расчета, единицы измерений или выводы. |
| тестирование | 100-90% правильных ответов | 89-70% правильных ответов | 69-50% правильных ответов | 49-0% правильных ответов |
| экзамен | 1. Даны правильные и полные ответы на все теоретические вопросы; 2. Полностью решена задача; 3. Материал изложен грамотно с соблюдением логической последовательности | 1. Даны правильные, но неполные ответы на все теоретические вопросы, допущены несущественные погрешности или неточности; 2. Задача решена, однако допущена незначительная ошибка; 3. Материал изложен грамотно с соблюдением логической последовательности. | 1. Ответы на теоретические вопросы в принципе правильные, но неполные, допущены неточности в формулировках и логические погрешности; 2. Задача решена, но не полностью; 3. Материал изложен грамотно, однако нарушена логическая последовательность. | 1. Ответы на теоретические вопросы содержат грубые ошибки; 2. Задача не решена; 3. В изложении ответа допущены грамматические, терминологические ошибки, нарушена логическая последовательность. |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Интеллектуальная система ADAS и безопасность транспортных средств. Технологии интеллектуального вождения (контроль тяги и мощности, стабилизация положения и курсовая устойчивость, круиз контроль, удержание дистанции, предотвращение столкновения, удержание полосы движения)
- Вычислительные технологии в беспилотных транспортных средствах. Бортовые вычислительные системы, их архитектура и характеристика. Технологии получения информации и ее обработки. Алгоритмы анализа информации и принятия решений.
- Обзор интеллектуальных технологий и решений для ADAS. Технологии машинного и компьютерного зрения. Используемые технические средства.
- Флэш-память и NAND технологии. Технологии получения, хранения и передачи информации. Архитектура флэш-памяти и NAND. Протоколы обмена (передачи) данных
- Интернет технологии IoV и интернет подключенные автомобили. Системы Интернет и технические средства подключения. Виды и формат подключения, их характеристика. Технические возможности и ограничения средств интернет подключения.
- Камеры и интеллектуальные системы кругового обзора в современных транспортных средствах. Виды камер, их характеристика. Потоки видео, их характеристика. Технологии обработки потокового видео. Технологии кругового представления окружающей обстановки
- Интеллектуальные системы распознавания окружающей обстановки на основе технологий Radar. Характеристика система Radar, используемые датчики. Возможности системы и ограничения.
- Интеллектуальные системы распознавания окружающей обстановки на основе технологий Lidar. Характеристика система Lidar, используемые датчики. Возможности системы и ограничения.
- Интеллектуальные силовые системы для современных автомобилей. Система интеллектуальной энергетической силовой установки, принципы работы, алгоритмы подключения потоков мощности и регулирования тяги. Рекуперация кинетической энергии, алгоритмы работы силовой установки в режиме замедляющегося движения и рекуперации
- Управление мощностью подключаемых электромобилей в интеллектуальных сетях Smart Grids. Обнаружение уязвимых, аварийных и опасных участков бортовой электрической сети с помощью средств Smart Grid. Изменение средствами Smart Grid характеристик и схемы бортовой электрической сети для снижения потерь и риска возникновения аварийных ситуаций.
- Интеллектуальные системы привода и современные мотор-колеса. Алгоритмы работы интеллектуальной трансмиссии. Модули управления работой интеллектуальной трансмиссии. Особенности конструкции мотор-колеса. Режимы работы мотор-колес
- Технология автомобильного дисплея. Интерактивные плоские дисплеи (IFPD), встроенное программное обеспечение, сенсорный интерфейс, подключение к устройствам, проекция на лобовое стекло
- Диск для хранения данных в центре обработки данных. Данные в интеллектуальных системах транспортной техники, их характеристика. Аппаратное обеспечение для хранения данных, накопители данных, их характеристика. Виды накопителей данных, их классификация. Типы подключения накопителей данных, формат и проток обмена в накопителе.
- Роль и ответственность инженера по надежности оборудования. Надежность аппаратного обеспечения интеллектуальных систем в транспортной технике. Надежность элементов аппаратного обеспечения. Обеспечение надежности аппаратного обеспечения, резервирование потока данных, резервирование хранилища данных. Функции инженера по контролю и обеспечению надежности интеллектуальной системы
- Анализ отказов в ADAS. Сбор информации о функционировании системы ADAS и регистрация ее отказов. Накопление массива данных об отказах и ее классификация. Анализ причин возникновения отказов, выбраковка несвойственных отказов, их концентрация в отдельном сегменте до установления причинно-следственной связи. Обработка выборки данных об отказах, определение надежностных характеристик. Разработка мероприятий по предотвращению отказов системы
Основная литература
- 1. Autonomous Vehicles: Intelligent Transport Systems and Smart Technologies (Engineering Tools, Techniques and Tables) by Nicu Bizon, Lucian Dascalescu, Naser Mahdavi Tabatabaei. Nova Science Pub Inc., 2014. 544 Pages. ISBN: 978-1-63321-324-1 2. Yan Li, Hualiang Shi. Advanced Driver Assistance Systems and Autonomous Vehicles. From Fundamentals to Applications. Springer Nature Singapore, January 2022. 629 Pages. ISBN 978-9-81-195052-0, ISBN 978-9-81-195053-7 (eBook). DOI 10.1007/978-981-19-5053-7 3. Vehicular Communications for Smart Cars: Protocols, Applications and Security Concerns. By Niaz Chowdhury, Lewis Mackenzie. 1st Edition. Boca Raton, CRC Press, 2021. 216 Pages. ISBN 9781315110905 (eBook). DOI: https://doi.org/10.1201/9781315110905
Дополнительная литература
- 4. Khare, M.D., Raghavendra, R. (2024). Exploring Sensor Technologies and Automation Levels in Autonomous Vehicles. In: Verma, O.P., Wang, L., Kumar, R., Yadav, A. (eds) Machine Intelligence for Research and Innovations. MAiTRI 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 831. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-8135-9_26 5. Горев, А. Э. Информационные технологии на транспорте : учебник для вузов / А. Э. Горев. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 314 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17349-9. 6. Amit Kumar Tyagi, Niladhuri Sreenath. Intelligent Transportation Systems: Theory and Practice. Springer Singapore. 2022. 391 Pages. ISBN 978-981-19-7621-6. ISBN 978-981-19-7622-3 (eBook). DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-7622-3
