|
|
Analýza modelů chování pilota při řízení letu letounu
Jirgl, Miroslav ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Blecha, Petr (oponent) ; Bradáč, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá modelováním lidského chování, resp. modelováním chování pilota, při řízení letu letounu z pohledu systémů automatického řízení. Pro tyto účely je nejprve prezentován úvod do problematiky popisu a modelování jednotlivých komponent celistvého systému pilot-letoun a na základě těchto poznatků jsou pak vytvořeny simulační modely tohoto systému získané pomocí reálně naměřených dat. Jelikož je získávání dat z reálného letu poměrně problematické, je pro účely této práce využit letecký simulátor na Univerzitě obrany v Brně. Na tomto simulátoru byla realizována řada experimentálních měření reakcí pilotů na vizuální podnět za účelem získání poznatků o jejich aktuálním stavu vycvičenosti (z pohledu dynamického chování) a dále o způsobech a přístupech k řízení. V této fázi byly realizovány dvě sady měření s 8 piloty asi s půlročním odstupem, během kterého piloti navíc absolvovali povinný letový výcvik. Během první sady měření tak byla průměrná letová praxe pilotů asi 60 hodin, během druhé sady okolo 80 hodin. Získané poznatky jsou pak dále analyzovány zejména pomocí metod používaných v teorii automatického řízení za účelem možného vyhodnocení aktuálního stavu a schopností pilotů s ohledem právě na absolvovaný výcvik.
|
|
|
Plánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení
Krček, Petr ; Bělohoubek, Pavel (oponent) ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Žalud, Luděk (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Jak již plyne z názvu, tato disertační práce se zabývá plánováním cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení. Úkolem plánování cesty robotu je nalezení cesty z počáteční do cílové pozice bez kolize s překážkami tak, aby ohodnocení cesty bylo minimální. Autonomní robot je takový stroj, který je schopen vykonávat úkoly zcela samostatně i v prostředích s dynamickými změnami. Plánování cesty v dynamickém částečně známém prostředí je však obtížným problémem. Schopnost autonomního robotu přizpůsobovat svoje chování změnám prostředí může být zajištěna pomocí metod strojového učení. V souvislosti s plánováním cesty se z metod strojového učení uplatňují především případové usuzování, neuronové sítě, posilované učení, rojová inteligence a genetické algoritmy. Prvá část disertační práce seznamuje čtenáře se současným stavem výzkumu v oblasti plánování cesty. Přehled metod je věnován základním všesměrovým robotům i robotům, na které jsou kladena diferenciální omezení. V práci je navržena řada metod pro plánování cesty všesměrových robotů i robotů s diferenciálním omezením. Tyto navržené metody jsou založeny především na případovém usuzování a genetických algoritmech. Všechny navržené metody byly implementovány v simulačních aplikacích. Výsledky experimentů prováděných v těchto aplikacích jsou součástí této práce. U každého experimentu je proveden rozbor výsledků. Z experimentů plyne, že navržené metody jsou schopné konkurovat běžně používaným metodám, neboť ve většině případů dosahují lepších výsledků.
|
|
|
Online identifikace parametrů přívěsu s využitím ultrazvukových senzorů
Vejlupek, Josef ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Vlach, Radek (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá možností využití "klasických ultrazvukových parkovacích senzorů" pro asistenci řidiči při couvání s připojeným přívěsem. Přičemž klíčovými body práce je nalezení vhodných řešení stanovených cílů "online identifikace parametrů přívěsu", zejména tedy určení odhadu okamžitého úhlu odklonu přívěsu od vozidla a dále určení odhadu délky oje přívěsu (vzdálenosti mezi tažným zařízením a osou nápravy přívěsu). V práci je zpracován model kinematiky vozidla s připojeným přívěsem, a model ultrazvukových parkovacích senzorů s přívěsem chápaným jako překážkou.
|
|
|
Nové hybridní metody pro robustní a automatizovaný odhad parametrů mechatronických systémů
Najman, Jan ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Opluštil, Vladimír (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Dizertační práce se zabývá vývojem nového hybridního optimalizačního algoritmu pro mechatronické modely. Úvodní kapitoly se věnují obecnému popisu problematiky odhadu neznámých parametrů systému, na základě vytvořeného matematického modelu a naměřených dat. Dále je uveden přehled a stručný popis dostupných optimalizačních algoritmů, které jsou vhodné pro řešení tohoto typu problému. Na základě rešeršní studie jsou pak formulovány konkrétní cíle práce. Ve druhé části práce je popsána nově vytvořená sada mechatronických modelů vytvořených pomocí nástrojů pro fyzikální modelování. Následně je s pomocí těchto modelů proveden srovnávací test rychlosti a úspěšnosti vybraných optimalizačních algoritmů. Na základě výsledků tohoto testu je navržen design nového hybridní algoritmu, který je následně otestován a srovnán s ostatními algoritmy. Na závěr práce je představeno několik nových pomocných funkcí a nástrojů pro detekci a analýzu nevhodně navržených úloh odhadu parametrů.
|
|
|
Modelování, optimalizace a návrh řízení pro silně nelineární systémy s diskrétními senzory
Bastl, Michal ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Opluštil, Vladimír (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Hlavní motivace pro vznik této práce byla mezinárodní spolupráce na modelování a návrhu řízení pro stabilizační systém námořní SATCOM antény. Dizertační práce se soustředí na návrh modelů na bázi ODE a DAE z perspektivy mechatronického návrhu. Diskutuje hlavně možnosti pro výpočty s fixním krokem řešiče, což je nutnou podmínkou pro real-time simulace a další použití moderních přístupů jako RCP a HIL. Dále se práce zabývá modelováním tření, které je díky silně nelineárním vlastnostem problematické pro numerické modely. Posledním výstupem pak je simulační srovnaní a ověření možností implementace inkrementálního enkodéru do algoritmu Kalmanova filtru.
|
|
|
Online identifikace parametrů přívěsu s využitím ultrazvukových senzorů
Vejlupek, Josef ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Vlach, Radek (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá možností využití "klasických ultrazvukových parkovacích senzorů" pro asistenci řidiči při couvání s připojeným přívěsem. Přičemž klíčovými body práce je nalezení vhodných řešení stanovených cílů "online identifikace parametrů přívěsu", zejména tedy určení odhadu okamžitého úhlu odklonu přívěsu od vozidla a dále určení odhadu délky oje přívěsu (vzdálenosti mezi tažným zařízením a osou nápravy přívěsu). V práci je zpracován model kinematiky vozidla s připojeným přívěsem, a model ultrazvukových parkovacích senzorů s přívěsem chápaným jako překážkou.
|
|
|
Online identifikace parametrů přívěsu s využitím ultrazvukových senzorů
Vejlupek, Josef ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Vlach, Radek (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá možností využití "klasických ultrazvukových parkovacích senzorů" pro asistenci řidiči při couvání s připojeným přívěsem. Přičemž klíčovými body práce je nalezení vhodných řešení stanovených cílů "online identifikace parametrů přívěsu", zejména tedy určení odhadu okamžitého úhlu odklonu přívěsu od vozidla a dále určení odhadu délky oje přívěsu (vzdálenosti mezi tažným zařízením a osou nápravy přívěsu). V práci je zpracován model kinematiky vozidla s připojeným přívěsem, a model ultrazvukových parkovacích senzorů s přívěsem chápaným jako překážkou.
|
|
|
Analýza modelů chování pilota při řízení letu letounu
Jirgl, Miroslav ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Blecha, Petr (oponent) ; Bradáč, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá modelováním lidského chování, resp. modelováním chování pilota, při řízení letu letounu z pohledu systémů automatického řízení. Pro tyto účely je nejprve prezentován úvod do problematiky popisu a modelování jednotlivých komponent celistvého systému pilot-letoun a na základě těchto poznatků jsou pak vytvořeny simulační modely tohoto systému získané pomocí reálně naměřených dat. Jelikož je získávání dat z reálného letu poměrně problematické, je pro účely této práce využit letecký simulátor na Univerzitě obrany v Brně. Na tomto simulátoru byla realizována řada experimentálních měření reakcí pilotů na vizuální podnět za účelem získání poznatků o jejich aktuálním stavu vycvičenosti (z pohledu dynamického chování) a dále o způsobech a přístupech k řízení. V této fázi byly realizovány dvě sady měření s 8 piloty asi s půlročním odstupem, během kterého piloti navíc absolvovali povinný letový výcvik. Během první sady měření tak byla průměrná letová praxe pilotů asi 60 hodin, během druhé sady okolo 80 hodin. Získané poznatky jsou pak dále analyzovány zejména pomocí metod používaných v teorii automatického řízení za účelem možného vyhodnocení aktuálního stavu a schopností pilotů s ohledem právě na absolvovaný výcvik.
|
|
|
Plánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení
Krček, Petr ; Bělohoubek, Pavel (oponent) ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Žalud, Luděk (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Jak již plyne z názvu, tato disertační práce se zabývá plánováním cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení. Úkolem plánování cesty robotu je nalezení cesty z počáteční do cílové pozice bez kolize s překážkami tak, aby ohodnocení cesty bylo minimální. Autonomní robot je takový stroj, který je schopen vykonávat úkoly zcela samostatně i v prostředích s dynamickými změnami. Plánování cesty v dynamickém částečně známém prostředí je však obtížným problémem. Schopnost autonomního robotu přizpůsobovat svoje chování změnám prostředí může být zajištěna pomocí metod strojového učení. V souvislosti s plánováním cesty se z metod strojového učení uplatňují především případové usuzování, neuronové sítě, posilované učení, rojová inteligence a genetické algoritmy. Prvá část disertační práce seznamuje čtenáře se současným stavem výzkumu v oblasti plánování cesty. Přehled metod je věnován základním všesměrovým robotům i robotům, na které jsou kladena diferenciální omezení. V práci je navržena řada metod pro plánování cesty všesměrových robotů i robotů s diferenciálním omezením. Tyto navržené metody jsou založeny především na případovém usuzování a genetických algoritmech. Všechny navržené metody byly implementovány v simulačních aplikacích. Výsledky experimentů prováděných v těchto aplikacích jsou součástí této práce. U každého experimentu je proveden rozbor výsledků. Z experimentů plyne, že navržené metody jsou schopné konkurovat běžně používaným metodám, neboť ve většině případů dosahují lepších výsledků.
|
host ::
RSS.