|
|
open source artificial intelligence options
Ostrý, Lubomír ; Kumpán, Pavel (referee) ; Appel, Martin (advisor)
This thesis focuses on open source tools and resources in the field of artificial intelligence, particularly in machine learning. The aim is to analyze current state, possibilities and limitations of work with a set of open source artificial intelligence programs. The first part describes and explains basic terms regarding machine learning, mainly neural networks, their training and use. Following section describes a set of machine learning tools, specifically their main characteristics, compatibility and use. Available sources of open source datasets for neural network training is a topic of another chapter. Lastly an application was created using a selection of described tools displaying their possibilities and use.
|
|
| |
|
|
3D scanning method of environment via Kinect sensor
Kumpán, Pavel ; Mašek, Petr (referee) ; Růžička, Michal (advisor)
This bachelor thesis deals with the use of Microsoft Kinect sensor to create a three-dimensional model of the environment. The thesis describes a method for scanning the environment and its implementation for common CPUs and GPUs. The outcome of this work is an application that allows scanning the environment and creating a model in the form of a point cloud or a polygon mesh.
|
|
|
Measuring unit for race swimmers motion analysis
Kumpán, Pavel ; Hrbáček, Jan (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
The master’s thesis deals with a design of the computational method for the analysis of swimmers training with the use of an inertial measurement unit. The developed algorithm uses quaternion-based Unscented Kalman filter and merges accelerometer and gyroscope measurements. The proposed method enables analysis of velocity, acceleration and inclination of a swimmer. Verification of the method was based on an underwater video camera capturing and a tethered velocity meter.
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
Rýchlosť vozidla je jednou z kľúčových stavových premenných, ktorej znalosť je potrebná v reálnom čase a s vysokou presnosťou, aby mohla slúžiť ako vstupná veličina pre systémy kontroly dynamiky vozidla. Jej priame meranie vo vozidle je však finančne náročné. Riešením tohoto problému môže byť použitie meraní zo senzorov bežne dostupných na palube vozidla a ich následný prepočet na rýchlosť vozidla. Tieto merania sú však veľmi zaťažené procesným šumom, čo vyplýva z komplexnosti pohybu vozidla. Preto je nutné vyvinúť algoritmus so schopnosťou vysporiadať sa s týmito negatívnymi vplyvmi. Algoritmus prezentovaný v tejto práci odhaduje pozdĺžnu rýchlosť vozidla s použitím meraní uhlových rýchlostí štyroch kolies, pozdĺžnej akcelerácie, momentov motora, rýchlosti otáčania okolo zvislej osi a natočenia volantu. Algoritmus bol testovaný na veľkom počte situácií považovaných za kritické na odhad rýchlosti vozidla, ako napríklad prudká akcelerácia na vozovke s nízkym koeficientom trenia, núdzové brzdenie s aktiváciou ABS, či jazda v kopci s kolesami v preklze, prinášajúc uspokojujúce výsledky.
|
|
|
Obstacle detection using an image-based 3D scanner
Rybin, Andrei ; Kumpán, Pavel (referee) ; Hrbáček, Jan (advisor)
Tato bakalářská práce se zabývá implementaci softwaru pro systém detekci překážek pomoci kamerového 3D skeneru Kinect V2. V rešeršní části jsou detailně popsány existující druhy kamerových 3D skenerů, jsou analyzovány existujiící řešení, a algoritmy v oblasti detekci překážek a je uvedena potřebná teorie. Praktická část se skládá ze tři části: popis použité robotické platformy, rozbor implementaci softwaru pro detekci překáźek, a diskuzní část s analýzou výsledků experimentů. Na závěr vyvínutý systém je zhodnocen, jsou navrženy možnosti jeho aplikace a dalšího vývoje.
|
|
|
Measurement unit for sports analysis with inertial sensors
Dugas, Martin ; Brablc, Martin (referee) ; Kumpán, Pavel (advisor)
Master's thesis is dealing with desgin of a measuring unit incorporating inertial sensors, used for analysis in canoe sprint. Data from a three-axis accelerometer and a three-axis gyroscope were combined using an extended Kalman filter, yielding speed, roll, pitch and yaw of the boat and stroke rate. Calculated values were verified by a GPS. Furthermore, parameters describing dynamic behaviour of the system were identified, allowing an inclusion of dynamic quantities like force and power into the analysis.
|
|
|
Kinect v2 sensor usability in mobile robotics
Margetaj, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
This thesis discusses parametres of senzor Kinect v2 and its usability in robotics. The work attempts to analyze and write correct installation steps of the drivers necessary for proper operation of the sensor under Ubuntu and framework ROS. The work contains a set of measurements that will be used for comparsion with the Hokuyo URG-04LX-UG01 sensor.
|
|
|
open source artificial intelligence options
Ostrý, Lubomír ; Kumpán, Pavel (referee) ; Appel, Martin (advisor)
This thesis focuses on open source tools and resources in the field of artificial intelligence, particularly in machine learning. The aim is to analyze current state, possibilities and limitations of work with a set of open source artificial intelligence programs. The first part describes and explains basic terms regarding machine learning, mainly neural networks, their training and use. Following section describes a set of machine learning tools, specifically their main characteristics, compatibility and use. Available sources of open source datasets for neural network training is a topic of another chapter. Lastly an application was created using a selection of described tools displaying their possibilities and use.
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
Rýchlosť vozidla je jednou z kľúčových stavových premenných, ktorej znalosť je potrebná v reálnom čase a s vysokou presnosťou, aby mohla slúžiť ako vstupná veličina pre systémy kontroly dynamiky vozidla. Jej priame meranie vo vozidle je však finančne náročné. Riešením tohoto problému môže byť použitie meraní zo senzorov bežne dostupných na palube vozidla a ich následný prepočet na rýchlosť vozidla. Tieto merania sú však veľmi zaťažené procesným šumom, čo vyplýva z komplexnosti pohybu vozidla. Preto je nutné vyvinúť algoritmus so schopnosťou vysporiadať sa s týmito negatívnymi vplyvmi. Algoritmus prezentovaný v tejto práci odhaduje pozdĺžnu rýchlosť vozidla s použitím meraní uhlových rýchlostí štyroch kolies, pozdĺžnej akcelerácie, momentov motora, rýchlosti otáčania okolo zvislej osi a natočenia volantu. Algoritmus bol testovaný na veľkom počte situácií považovaných za kritické na odhad rýchlosti vozidla, ako napríklad prudká akcelerácia na vozovke s nízkym koeficientom trenia, núdzové brzdenie s aktiváciou ABS, či jazda v kopci s kolesami v preklze, prinášajúc uspokojujúce výsledky.
|
guest ::
