Original title: Plánování pohybu robota typu hexapod
Translated title: Movement Planning of a Hexapod Robot
Authors: Hostačná, Kristína ; Šátek, Václav (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Táto práca predstavuje riešenie na dosiahnutie autonómnej navigácie šesťnohých robotov k cieľu v zornom poli pomocou neurónových sietí. Toto riešenie bolo implementované na dvoch verziách robotov – jednoduchý dizajn s dvoma kĺbmi na každej nohe a zložitejší dizajn s tromi kĺbmi na každej nohe. Hlavná výzva tohto problému - tj. zložitosť ovládania viacerých kĺbov narástla, aby sa umožnil širší rozsah pohybov a tým aj zväčšenie možností využitia robota. Metodológia výskumu zahŕňa využitie experimentov v simulácii aj v reálnom svete na modelovanie a zber údajov. Údaje z rôznych senzorov, vrátane kamier a pozícií serv, sú využité na trénovanie modelov neurónových sietí schopných interpretovať senzorické vstupy a generovať riadiace signály pre aktuátory robota. Základná architektúra neurónovej siete bola spočiatku nasadená pre obe konfigurácie, zatiaľ čo sofistikovanejší prístup zahŕňajúci konvolučné a rekurentné neurónové siete bol použitý neskôr. Vo výsledku, trénované neurónové siete demonštrujú schopnosť navigácie k cieľu. This thesis presents neural network solution for achieving autonomous navigation to seen target in hexapod robots. This solition was implemented on two designs - a simple design with two joints per leg and a more complex design with three joints per leg. Major challenge of hexapod locomotion - the complexity of controlling more joints was therefore increased to enable a wider range of motions and therefore uses for the robot. Research methodology involves both a simulation and a real-world experimentation, for modeling and data collection. Data from various sensors, including cameras and servo positions, are utilized to train neural network models capable of interpreting sensory inputs and generating control signals for the robot's actuators. A basic neural network architecture is initially deployed for both configurations, while a more sophisticated approach incorporating convolutional and recurrent neural networks is employed later. Ultimately, the trained neural networks demonstrate capability of navigation to target.
Keywords: Hexapod; Konvolučné neurónové siete; Robotický operačný systém; Simulácia; Tekuté neurónové siete; Convolutional Neural Networks; Hexapod; Liquid Neural Networks; Robot Operating System; Simulation

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/246931

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-619706


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses