PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Praktikum z robotiky - NAIL110
Anglický název: Practical Course in Robotics
Zajišťuje: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2015
Semestr: letní
E-Kredity: 6
Rozsah, examinace: letní s.:1/3 KZ [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: Ing. Libor Přeučil, CSc.
RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)
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).
Cíl předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D. (12.06.2019)

Seznámit studenty s praktickými aspekty návrhu autonomních mobilních robotů.

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D. (12.06.2019)

Prezentace semestrální práce.

Literatura -
Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

[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

Sylabus -
Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

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

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK