Pravděpodobnostní robotika - NAIL101

• Anglický název: Probabilistic Robotics
• Zajišťuje: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2024
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 5
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština, angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=15263
• Garant: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D.
• Vyučující: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D.
• Třída: Informatika Mgr. - volitelný
• Kategorizace předmětu: Informatika > Softwarové inženýrství
• Je neslučitelnost pro: NAIX101
• Je záměnnost pro: NAIX101

Anotace

čeština

Během svého života se autonomní robot potýká s řadou problémů: Probudí se - neví, kde je. Jede - neví jak a kam. Dělá - neví co a proč. Tyto obtíže pramení z nepřesnosti senzorů a ze složitosti skutečného světa, který není možné přesně zachytit jednoduchým modelem. Cílem této přednášky a jejích cvičení je seznámit se s různými možnostmi, jak se můžeme algoritmicky vypořádat s nejistotou vyvolanou naší a robotovou neznalostí.

Poslední úprava: Hric Jan, RNDr. (05.05.2023)

angličtina

During its life a robot deals with many problems: It wakes up - without knowing where it is. It is going - without knowing how and where. It is doing - without knowing what and why. These difficulties come from an inaccuracy of sensors and from a complexity of the real world, which cannot be accurately captured by a simple model. Our goal for this class is to familiarize ourselves with various algorithmic methods, which help us with dealing with the uncertainty originating from our and robot's ignorance.

Poslední úprava: T_KSI (13.05.2010)

Cíl předmětu

čeština

Cílem předmětu je získat teoretické i praktické zkušenosti s reprezentací a zpracováním nejistých informací se zaměřením na robotiku.

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (09.05.2023)

angličtina

The goal of this course is to get familiar with uncertainity representation and processing with respect to robotics.

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (09.05.2023)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Formou kontroly studia předmětu je zápočet a zkouška.

Zápočet je udělen na základě včasného vypracování a odevzdání úloh. Povaha kontroly na zápočet vylučuje možnost jejího opakování.

Zkouška je ústní, zahrnuje témata v rozsahu probíraném na přednášce a cvičeních.

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (09.05.2023)

angličtina

The form of study verification is a credit and an exam.

The credit is granted for submitted solutions to task presented during exercises. The nature of study verification for the credit excludes the possibility of its repetition.

The exam is oral. The demands correspond to the syllabus of the course in the extend that has been presented on lectures and exercises.

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (09.05.2023)

Literatura

S. Thrun, W. Burgard, D. Fox: Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005

S. Russel, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3. vydání, Prentice Hall, 2009 (vybrané kapitoly)

Poslední úprava: T_KSI (13.05.2010)

Sylabus

čeština

• Připomenutí teorie pravděpodobnosti

• kalmanův filtr a jejich varianty

• model pohybu robota, model pozorování lidarem/sonarem,

• Částicové filtry

• mapy založené na objektech a mřížce obsazenosti

• pravděpodobnostní lokalizace, mapování, simultánní lokalizace a mapování

• rozhodování a plánování za nejistoty

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (21.05.2025)

angličtina

• A reminder of probability theory

• Kalman filters and their variants

• motion model, measurement model

• Particle filters

• feature based map, occupancy grid map,

• Probabilistic localization and mapping

• Decisioning and planning under uncertainty

Poslední úprava: Vomlelová Marta, Mgr., Ph.D. (21.05.2025)