|
|
Vizualizace algoritmů pro plánování cesty
Řepka, Michal ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Nalezení bezkolizní cesty je hlavním problémem při implementaci pohyblivého, autonomního robota. Tato práce se zaměřuje na nejdůležitější algoritmy z tohoto odvětví robotiky a snaží se je srozumitelně vysvětlit. V dalších částech popisuje implementaci demonstrační aplikace, která umožňuje experimentování s těmito algoritmy. Aplikace využívá knihovnu vytvořenou pro tento účel Jakubem Rusnákem v roce 2017. Zde se tedy nachází volné pokračování a rozšíření jeho práce.
|
|
|
Implementace robotického vysavače
Sojka, Stanislav ; Malačka, Ondřej (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje algoritmy a způsoby řízení robotických vysavačů v neznámém prostředí. Jsou popsány principy jednotlivých metod a jejich omezení. Práce také popisuje způsob implementace důležitých úseků řídících algoritmů. V nemalé míře se práce zabývá způsobem řešení problémů s lokalizací, které se vyskytly při vytváření řídícího algoritmu pro reálného robota. Výsledkem práce jsou dvě aplikace, jedna pro vzdálené řízení robota podle popsaných algoritmů, druhá pro jejich demonstraci bez nutnosti vlastnit robota.
|
|
|
Vizualizace hledání cesty pro robota
Sykala, Vít ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce slouží k vysvětlení funkce algoritmů na vyhledávání a plánování cesty robota ve známém prostředí. V první části se věnuje rozdělení a vysvětlení algoritmů Road map a Buněčné dekompozice. Dále je zde popsán vývoj appletů na vizualizaci těchto algoritmů. Konkrétně na vizualizaci algoritmu pro sestavení Grafu viditelnosti a algoritmu pro Lichoběžníkovou dekompozici. Jako součást této bakalářské práce vznikla také webová prezentace těchto algoritmů, kde jsou k vidění a odzkoušení i zmiňované applety.
|
|
|
Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning
Abbadi, Ahmad ; Šeda, Miloš (oponent) ; Volná,, Eva (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Motion planning is an active field in robotics domain, it is responsible for translating high-level specifications of a motion task into low-level sequences of motion commands, which respect the robot and the environments constraints. In this work many path-planning approaches have been reviewed, mainly, the rapidly exploring random tree algorithm (RRT), the cell decomposition approaches (CD), and the application of fuzzy expert system (FES) in motion planning. These approaches have been adapted to solve some of mobile robots motion-planning problems efficiently, i.e. motion planning in small and narrow areas, the global path planning in dynamic workspace, and the improvement of planning efficiency using available information about the working environments. New planning approaches have been introduced based on exploiting and combining the advantages of cell-decomposition, and RRT, in addition to use other tools i.e. fuzzy expert system, to increase the efficiency and completeness of finding a solution. This thesis also proposed solutions for other motion-planning problems, for example the identification of narrow area and the important regions when using sampling-based algorithms, the path shortening for RRT, and the problem of planning a safe path. All proposed methods were implemented and simulated in Matlab to compare them with other methods, in different workspaces and under different conditions. Moreover, the results are evaluated by statistical methods using Matlab and Minitab environments.
|
host ::
RSS.