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 [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: Ing. Libor Přeučil, CSc.; RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D.
• Vyučující: RNDr. Miroslav Kulich, Ph.D.; Ing. Libor Přeučil, CSc.

Anotace

čeština

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).

Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

angličtina

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,...).

Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

Cíl předmětu

čeština

TBA

Poslední úprava: Hric Jan, RNDr. (07.06.2019)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

TBA

Poslední úprava: Hric Jan, RNDr. (07.06.2019)

Literatura

čeština

[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

Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

Sylabus

čeština

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

Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)

angličtina

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

Poslední úprava: T_KTI (07.05.2015)