Õppeaine eesmärk on anda:
- süvateadmisi nüüdisaegsest robootikast (robotitehnikast) sh robotsüsteemide haldamiseks ja modelleerimiseks kasutatavatest riistvara ja tarkvaravahendistest.
- praktilisi oskusi roboti juhtimissüsteemide ja nende andurite kasutamiseks praktiliste tööstuslike ja igapäevaste probleemide lahendamisel;
- teadmisi nutikatest ja iseõppivatest algoritmidest autonoomsete robotite ja koostöörobotite (cobots) juhtimiseks;
- teadmisi ja oskusi uute nüüdisaegsete robotite integreerimiseks tootmisprotsessidesse ning orienteerumiseks robootika tulevikutrendides.

The aim of this course is to give:
- deep knowledge about contemporary robotics, respective hardware and toolkits used to manage and simulate robotic stations;
- practical skills in utilizing robot control systems and respective sensors for solving real industrial and everyday problems;
- knowledge in developing smart and self-learning algorithms to control autonomous robots and cobots;
- knowledge and skills for integrating advanced robots into production processes and to orient in robotics future trends.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- eristab nüüdisaegsete robotite ja robotsüsteemide haldamiseks kasutatavaid riistvara- ja tarkvaravahendeid;
- eristab ja rakendab roboti juhtimissüsteeme ning nende andureid reaalsete tööstuslike ja igapäevaste probleemide lahendamisel;
- töötab välja nutikad ja iseõppivad algoritmid autonoomsete robotite ning koostöörobotite juhtimiseks;
- demonstreerib, kuidas integreerida nüüdisaegseid roboteid tootmisprotsessidesse ja orienteerumist robootika tulevikutrendides.

After completing this course, the student:
- differentiates between contemporary robotics, respective hardware and toolkits used to manage robotic stations;
- differentiates between and utilizes robot control systems and respective sensors for solving real industrial and everyday problems;
- develops smart and self-learning algorithms to control autonomous robots and cobots;
- demonstrates integration of advanced robots into production processes and orientation in robotics future trends.

Robotite modelleerimine Denavit-Hartenbergi (DH) põhimõttel koordinaatide teisendustega;.
Robotite elektrilised, hüdraulilised ja pneumaatilised ajamid ja tööriistad.
Robotite juhtimis- ja andurisüsteemid, sealhulgas virtuaalreaalsus, laiendatud liitreaalsus (VR, AR, MR, AV, xR), mudelipõhine juhtimine, kaamerapõhine positsioneerimine (PBVS, IBVS), andurisulandus ja virtuaalandurid;
Autonoomsete robotite ja koostöörobotite tarkvara inimkesksetes ja hajusates robotsüsteemides;
Tehisintellekt robootikas, sealhulgas hägusloogika ja närvivõrgud, masinõpe, sealhulgas süva-stiimulõpe;
Liikurrobotid (mobiilsed robotid) ja robotiparved, sealhulgas navigatsiooni- ja teeotsinguvahendid ning liikurrobotite liigitus (AMR, AGV,ROV,UAV,UAS, UGV, UUV, USV).
Robootika ohutus- ja sotsiaalsed aspektid, regulatsioonid ja standardid.

Advanced robot models and coordinate transforms based on Denavit-Hartenberg (DH) convention.
Electrical, hydraulic and pneumatic actuators and tools.
Control and sensing systems including VR, AR and MR, model-based control, visual servoing, sensor fusion and soft sensors.
Software for autonomous robots and cobots used in human-centred and distributed robotics.
Artificial intelligence in robotics, including fuzzy logic and neural networks, machine learning with deep reinforcement learning.
Mobile robotics and multiple robotics applications, including navigation and pathfinding tools, UAS, UGV and UUV systems.
Safety and social aspects, regulations and standards of robotics.

Õppija peab sooritama vähemalt 3 kohustuslikku harjutust ja 3 praktikumitööd ning nende aruandeid tunnis kaitsma. E-õppe keskkonda üleslaetud aruannetes tuleb parandada kõik õppejõu poolt märgitud vead. Kursuse läbimiseks saab valida kujundava hindamise ja kirjaliku eksami (kokkuvõttev hindamisvorm) vahel. Kujundav hindamine põhineb punktisüsteemil, milles lõpphinne moodustub vabatahtlikest tegevuste nagu testide, lisaharjutuste, täiendavate praktikumitööde ja iseseisva töö esitluse punktidest ning loengute küsitlustes osalemisest saadud boonuspunktidest.

Every student must perform at least 3 mandatory exercises and 3 labs, defend them in class, upload individual reports in Moodle, and eliminate all errors noted by the teacher. To complete the course, a student can choose between the formative form of assessment and the written exam (summative form of assessment). Formative assessment is based on the bonus system, where the final grade is equal to the sum of bonuses gained from such optional activities as quizzes, additional exercises and labs, presentation, and participation in on-lecture polls.

Kursusel kasutatav aktiivõppemeetod eeldab kõigi harjutuste ja paljude laboriülesannete iseseisvat lahendamist.

The active learning method used in the course presumes independent solution of all exercise and many laboratory tasks.

Study literature.

-