Practical Course in Robotics - NAIL110

• Title: Praktikum z robotiky
• Guaranteed by: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2015
• Semester: summer
• E-Credits: 6
• Hours per week, examination: summer s.:1/3, MC [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Guarantor: Ing. Libor Přeučil, CSc.; RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D.
• Teacher(s): RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D.; Ing. Libor Přeučil, CSc.

Annotation

English

The course focuses on acquiring practical experience with real robots and sensors. The aim is to mediate students with practical skills in design and engineering of an intelligent mobile robot solution in a complex task – problems like design of SW control architecture, sensor data fusion and processing, robot navigation, world model building, planning, and intelligent decision making will be introduced in an attractive form. Students are expected to solve a given complex task in a simulation environment as well as to port their solution onto a real mobile robot (UGV, UAV,...).

Last update: T_KTI (07.05.2015)

Czech

Kurs se soustřeďuje na získávání praktických dovedností s reálnými roboty a senzory. Cílem je atraktivní formou zprostředkovat studentům praktické dovednosti v oblasti návrhu a realizace SW inteligentního řízení mobilního robotu ve složité úloze, tj. od řešení problémů návrhu architektury řízení robotu, zpracování senzorických dat, přes navigaci a vytváření interního modelu prostředí až po plánování a inteligentní rozhodování. Studenti budou řešit komplexní úlohu v simulátoru a na reálném hardware mobilního robotu (UGV, UAV nebo dle individuální dohody).

Last update: T_KTI (07.05.2015)

Aim of the course

English

TBA

Last update: Hric Jan, RNDr. (07.06.2019)

Course completion requirements

English

TBA

Last update: Hric Jan, RNDr. (07.06.2019)

Literature

English

[1] R. Siegwart, I. R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza. Introduction to autonomous mobile robots, MIT press, 2011

[2] S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox. Probabilistic Robotics. MIT Press, Cambridge, MA, 2005.

[3] S. M. LaValle, Planning Algorithms, Cambridge University Press, 2006.

[4] A. Kelly. Mobile Robotics: Mathematics, Models, and Methods, Cambridge University Press, 2014

Last update: T_KTI (07.05.2015)

Syllabus

English

The course focuses on acquiring practical experience with real robots and sensors. The aim is to mediate students with practical skills in design and engineering of an intelligent mobile robot solution in a complex task - problems like design of SW control architecture, sensor data fusion and processing, robot navigation, world model building, planning, and intelligent decision making will be introduced in an attractive form.

Students are expected to solve a given complex task in a simulation environment as well as to port their solution onto a real mobile robot (UGV, UAV, or based on individual arrangement). Students will be provided with enough time for hands-on experimentation with the system and practical evaluation of the introduced solutions. The course targets gaining the practical experience why/when the elaborated approaches work and what are the principal constrains.

1. Task definition and assignment, its relationship to the context of mobile robotics

2. Planning on a binary grid

3. Robot control, obstacle avoidance

4. Mapping

5. Mobile robot localization

6. Action planning

Last update: T_KTI (07.05.2015)

Czech

Kurs se soustřeďuje na získávání praktických dovedností s reálnými roboty a senzory. Cílem je atraktivní formou zprostředkovat studentům praktické dovednosti v oblasti návrhu a realizace SW inteligentního řízení mobilního robotu ve složité úloze, tj. od řešení problémů návrhu architektury řízení robotu, zpracování senzorických dat, přes navigaci a vytváření interního modelu prostředí až po plánování a inteligentní rozhodování.

Studenti budou řešit komplexní úlohu v simulátoru a na reálném hardware mobilního robotu (UGV, UAV nebo dle individuální dohody) a budou mít dostatek prostoru pro vlastní implementaci a experimenty s představenými postupy, tak, aby bylo zřejmé, proč základní algoritmy fungují a jaká jsou jejich reálná omezení.

1. Definice a zadání úlohy, její zasazení do kontextu mobilní robotiky

2. Plánování na binární mřížce

3. Řízení robotu, vyhýbání se překážkám

4. Mapování

5. Lokalizace mobilního robotu

6. Plánování akcí

Last update: T_KTI (07.05.2015)