KTH

Skolan för datavetenskap och kommunikation

   
   

     
     
     
     
     
     
     
     

   
 
     
     
     
     
     
     

     
     
     
     

KTH / Nada / Utbildning / Teknologer / Specialiseringar / Autonoma system

Autonoma system

Kompetensinriktning för D

Information våren 2004

(information hösten 2003, hösten 2002, hösten 2001)

Val av inriktning görs på hösten i årskurs 3

En hushållsrobot som kan röra sig fritt på egen hand i ett vardagsrum och t.ex. städa är ett exempel på den typ av autonoma system som man forskar om på KTH.

Området

Ett autonomt system är ett avancerad tekniskt system som helt eller delvis självständigt (autonomt) kan lösa vissa uppgifter. Hushållsroboten ovan är ett exempel. Andra exempel utgörs av seende system som automatiskt inspekterar industriella processer, automatiskt bygger upp tredimensionella modeller från bilder respektive system som möjligggör automatiserad tolkning och bearbetning av medicinska bilddata. På Nada forskar man om sådana system. För att konstruera dem krävs ett systemorienterat angreppssätt och kunskap från flera discipliner såsom bildanalys och datorseende, robotik, reglerteknik, maskininlärning, signalbehandling, informationsbehandling, matematisk modellering och neurovetenskap.

Mål

Kursdelen syftar till att ge studenten en bred bas för ett systemorienterat angreppssätt samt mer specialiserade kunskaper inom ett eller flera av områdena datorseende, robotik och neuroinformatik.

Examensarbete

Examensarbeten finns vid såväl KTH och andra forskningsinstitutioner som i industrin och vid utländska högskolor. Exempel: Video i grafiskt användargränssnitt för fjärrkontroll av mobil robot (Cas, Nada), Objektigenkänning med en differentialinvariant metod (FOI), Att lära en robot beteenden baserade på kontexten (Shibaura Institute of Technology, Japan), Informationsspridning i dynamiska och otillförlitliga miljöer (Australian National University).

Kurser

Kompetensinriktningens kursdel består av 25 poäng. Inom varje grupp anges kurserna i nummerordning, utan prioritering. Observera att varje kurs har vissa förkunskapskrav och att vissa kurser bara ges vartannat år.

Minst två kurser väljs bland följande fördjupningsämnen:
2D1421 Bildbehandling och datorseende, 5p (per. 3)
2D1425 Datorseende, avancerad kurs, 5p (per. 4).
2D1426 Robotik och autonoma system, 5p (per. 4)
2D1431 Maskininlärning, 4p (per. 2)
2D1432 Artificiella neuronnät och andra lärande system, 4p (per. 3)
2D1433 Artificiella neuronnät, fortsättningskurs, 4p (per. 4)

Resterande poäng väljs bland följande kurser:
2D1220 Tillämpade numeriska metoder I, 4p (per. 3­4) eller 2D1250 Till. num. metoder II, 6p (per.3­4)
2D1381 Industriella tillämpningar av AI, 4p (per 3­4)
2D1435 Neuronnäts- och biomodellering, 6p (ges vartannat år, ges läsåret 05/06 i per. 1-2)
2D1620 Människa-datorinteraktion, 4p (per. 1)
2E1200 Reglerteknik ak, 4p
2E1340 Digital signalbehandling, 5p
2E1350 Adaptiv signalbehandling, 4p
2E1423 Signalteori, 4p
2E1432 Digital kommunikation, 5p
2G1506 Progr. med processer, 5p
2I1130 Kognitionspsykologi, 4p
2I1140 Artificiell intelligens, 6p
2I1235 Agentprogrammering, 4p
5B1750 Optimeringslära, 4p

På grund av den stora graden av tvärvetenskaplighet i denna kompetensinriktning, kan det finnas skäl att läsa mer specialiserade kurser eller doktorandkurser. Sådana kurser kan, liksom utvidgade grundkunskaper i matematik och matematisk modellering, medräknas i inriktningen efter samråd med den inriktningsansvarige.

Platsbegränsning

På kursen 2D1426 Robotik och autonoma system kan högst ca 20 studenter tas emot.

Ansvariga

Jan-Olof Eklundh, 790 8161, joe@nada.kth.se
Anders Lansner, 790 6210, ala@nada.kth.se

Mer information

www.nada.kth.se/utbildning/grukth/kompinriktning/
www.nada.kth.se/cvap
www.nada.kth.se/sans
www.nada.kth.se/cas

Tillbaka>>

 

 
Sidansvarig: Kerstin Frenckner <kfrenck@nada.kth.se>
Uppdaterad: 2004-02-04