Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne
Sylabus przedmiotu Przemysłowe zastosowania rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Przemysłowe zastosowania rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Informatyka (programowanie) |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie z metodami akwizycji i projekcji obrazu stosowanymi w AR i VR |
| C-2 | Zapoznanie z metodami estymacji położenia, orientacji oraz ruchu z wykorzystaniem sensorów MEMS oraz metod wizyjnych na potrzeby AR i VR |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zniekształcenia obrazu i ich korekcja | 6 |
| T-L-2 | Akwizycja i korekcja obrazów cylindrycznych oraz sferycznych | 6 |
| T-L-3 | Estymacja położenia i ruchu z wykorzystaniem sensorów MEMS | 6 |
| T-L-4 | Estymacja położenia z wykorzystaniem metod wizyjnych | 6 |
| T-L-5 | Projekcja obrazu w systemach AR | 4 |
| T-L-6 | Projekcja obrazu w systemach VR | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Metody projektowe w opracowaniu systemów AR i VR | 2 |
| T-W-2 | Systemy wizyjne w akwizycji obrazu na potrzeby AR i VR | 3 |
| T-W-3 | Systemy wizyjne w projekcji obrazu na potrzeby AR i VR | 3 |
| T-W-4 | Estymacja położenia z wykorzystaniem metod wizyjnych | 3 |
| T-W-5 | Estymacja położenia i ruchu z wykorzystaniem sensorów MEMS oraz metod wizyjnych | 4 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Czytanie wskazanej literatury | 10 |
| A-L-3 | Uzupełnienie wiedzy w zakresie metod AR i VR z wykorzystaniem Internetu | 10 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Uzupełnianie wiedzy na podstawie literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 5 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny, wykład problemowy |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Egzamin (test wyboru) |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_C05_W01 Ma szczegółową wiedze w zakresie wykorzystania kamer w akwizycji obrazu oraz projekcji obrazu na potrzeby AR i VR | TI_2A_W02 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
| TI_2A_C05_W02 Ma rozszerzoną wiedzę na temat wykorzystania metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, w tym estymacji położenia | TI_2A_W01 | — | — | C-2 | T-W-4, T-W-1, T-W-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_C05_U01 Potrafi dobierać system wizyjny w zakresie akwizycji i projekcji obrazu na potrzeby AR i VR. | TI_2A_U03 | — | — | C-1, C-2 | T-L-6, T-L-5 | M-2 | S-2 |
| TI_2A_C05_U02 Potrafi modelować system wizyjny w zakresie akwizycji i projekcji obrazu na potrzeby AR i VR | TI_2A_U04 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_C05_W01 Ma szczegółową wiedze w zakresie wykorzystania kamer w akwizycji obrazu oraz projekcji obrazu na potrzeby AR i VR | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu wykorzystania kamer w akwizycji oraz projekcji obrazu, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| TI_2A_C05_W02 Ma rozszerzoną wiedzę na temat wykorzystania metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, w tym estymacji położenia | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu metod obliczeniowych stosowanych w AR i VR, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_C05_U01 Potrafi dobierać system wizyjny w zakresie akwizycji i projekcji obrazu na potrzeby AR i VR. | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu doboru rozwiązań dla systemów akwizycji i projekcji obrazu. |
| 3,0 | Potrafi dobierać rozwiązania dla systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 3,5 | Potrafi dobierać rozwiązania dla systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 4,0 | Potrafi dobierać rozwiązania dla systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 4,5 | Potrafi dobierać rozwiązania dla systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 5,0 | Potrafi dobierać rozwiązania dla systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| TI_2A_C05_U02 Potrafi modelować system wizyjny w zakresie akwizycji i projekcji obrazu na potrzeby AR i VR | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu modelowania systemów akwizycji i projekcji obrazu. |
| 3,0 | Potrafi realizować modelowanie systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 3,5 | Potrafi realizować modelowanie systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 4,0 | Potrafi realizować modelowanie systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 4,5 | Potrafi realizować modelowanie systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. | |
| 5,0 | Potrafi realizować modelowanie systemów akwizycji i projekcji obrazu, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu. |
Literatura podstawowa
- Eugene Hecht, Optyka, WNT, 2018
- Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, Naty Hoffman, Real-Time Rendering, AK Peters, 2008
- Steve Aukstakalnis, Practical Augmented Reality: A Guide to the Technologies, Applications, and Human Factors for AR and VR, Pearson Education, 2016
- Tony Mullen, Prototyping Augmented Reality, Sybex, 2011
Literatura dodatkowa
- Helen Papagiannis, Augmented Human: How Technology Is Shaping the New Reality, O'Reilly Media, 2017
- Steve Aukstakalnis, Practical Augmented Reality: A Guide to the Technologies, Applications, and Human Factors for AR and VR, Addison-Wesley, 2016