|
|
Akcelerace algoritmu sledování částic v experimentu CBM
Roth, Michael ; Kolář, Martin (oponent) ; Musil, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je prostudovat metody detekce a rekonstrukce trajektorií částic v experimentu CBM a problematiku akcelerace těchto metod na hardwarových platformách. V práci byly srovnány výhody a nevýhody rozšířených metod a pro další studium byla vybrána metoda rekonstrukce na bázi celulárních automatů a Kalmanových filtrů. Práce se podrobně zabývá zejména vývojem simulačního modelu, vhodného pro generování testovacích dat pro usnadnění budoucí implementace vybraného sledovacího algoritmu. Byly vytvořeny dva odlišné simulátory částic, které budou v navazující práci použity pro výpočet predikčního kroku rozšířeného Kalmanova filtru a testování kvality implementované rekonstrukční metody.
|
|
|
Průběžná lokalizace a mapování pomocí mobilního robotu
Neužil, Tomáš ; Šolc, František (vedoucí práce)
V práci je uveden rozbor průběžné lokalizace a mapování (SLAM) v oblasti mobilní robotiky. Na základě tohoto rozboru je navržen algoritmus využívající rožšířeného Kalmanova estimátoru stavů pro odhad polohy robotu. Je uveden popis matematického modelu robotu a snímače, který je pro úlohu SLAM využíván. Lokalizační metoda využívá informací o pracovním prostředí mobilního robotu, které jsou získávány pomocí laserového snímače. Orientační body pro lokalizační pro určení odhadu stavového vektoru (polohy robotu) jsou z naměřených dat získany pomocí Radonovy transformace. Navržená metoda SLAM byla otestována na datech získaných pomocí mobilního robotu s podvozkem řízeným smykem. V závěru práce je uvedeno zhodnocení dosažených výsledků a možnosti rozšíření navržených algoritmů.
|
|
|
Odometrie experimentálního vozidla Car4
Štarha, Matěj ; Adámek, Roman (oponent) ; Dobossy, Barnabás (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením odometrie pro experimentální vozidlo Car4. Nejprve jsou provedeny nutné HW a SW úpravy. Následně je provedena rešerše kinematického modelu a známých algoritmů pro odhad polohy. Dále jsou dva z algoritmů implementovány v prostředí Matlab. Ověření funkčnosti je provedeno pomocí simulace a následně pomocí pokusů a měření skutečné dráhy vozidla. Cílem práce je utvořit základní nástroje pro navazující práce např. při rozšíření vozidla pro autonomní jízdu.
|
|
|
Akcelerace algoritmu sledování částic v experimentu CBM
Roth, Michael ; Kolář, Martin (oponent) ; Musil, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je prostudovat metody detekce a rekonstrukce trajektorií částic v experimentu CBM a problematiku akcelerace těchto metod na hardwarových platformách. V práci byly srovnány výhody a nevýhody rozšířených metod a pro další studium byla vybrána metoda rekonstrukce na bázi celulárních automatů a Kalmanových filtrů. Práce se podrobně zabývá zejména vývojem simulačního modelu, vhodného pro generování testovacích dat pro simulaci vybraného sledovacího algoritmu a vlastní rekonstrukční program, který byl následně paralelizován pomocí technologií distribuovaného počítání. Byly vytvořeny dva odlišné simulátory částic, jeden z nichž byl použit pro výpočet predikčního kroku Rozšířeného Kalmanova Filtru (EKF) a jeden pro generování testovacích dat pro vlastní rekonstrukční algoritmus. Pomocí správného rozdělení úkolů se podařilo distribuovaným algoritmem získat téměř osmisetprocentní zvýšení rychlosti a v některých případech i snížení paměťové náročnosti až o čtyři řády.
|
|
|
Akcelerace algoritmu sledování částic v experimentu CBM
Roth, Michael ; Kolář, Martin (oponent) ; Musil, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je prostudovat metody detekce a rekonstrukce trajektorií částic v experimentu CBM a problematiku akcelerace těchto metod na hardwarových platformách. V práci byly srovnány výhody a nevýhody rozšířených metod a pro další studium byla vybrána metoda rekonstrukce na bázi celulárních automatů a Kalmanových filtrů. Práce se podrobně zabývá zejména vývojem simulačního modelu, vhodného pro generování testovacích dat pro usnadnění budoucí implementace vybraného sledovacího algoritmu. Byly vytvořeny dva odlišné simulátory částic, které budou v navazující práci použity pro výpočet predikčního kroku rozšířeného Kalmanova filtru a testování kvality implementované rekonstrukční metody.
|
|
|
Odometrie experimentálního vozidla Car4
Štarha, Matěj ; Adámek, Roman (oponent) ; Dobossy, Barnabás (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením odometrie pro experimentální vozidlo Car4. Nejprve jsou provedeny nutné HW a SW úpravy. Následně je provedena rešerše kinematického modelu a známých algoritmů pro odhad polohy. Dále jsou dva z algoritmů implementovány v prostředí Matlab. Ověření funkčnosti je provedeno pomocí simulace a následně pomocí pokusů a měření skutečné dráhy vozidla. Cílem práce je utvořit základní nástroje pro navazující práce např. při rozšíření vozidla pro autonomní jízdu.
|
|
|
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Čakloš, Ondrej ; Žák, Marek (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota a previesť ich fúziu. Následne použiť fúziu vybraných senzorov na vyhodnotenie polohy daného robota. Ako riešenie týchto problémov som použil znalosti Kalmanovho filtra, resp. jeho rozšírenej podoby. Kalmanov filter dokáže pri správne formulovaných správach o meraniach previesť fúziu týchto meraní a zároveň jeho výsledkom je žiadaná poloha robota. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov a to aj duplicitných. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
|
|
|
Data processing in real-time fMRI neurofeedback
Bečička, Martin ; Slavíček, Tomáš (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
The presented thesis deals with real-time digital filtering of fMRI neurofeedback data. It analyzes currently used solution at CEITEC MU chiefly in respect to finding ways to shorten the delay at the beginning of each neurofeedback block which is introduced by digital filtering. Current solution uses extended Kalman filter mainly for its real-time and smoothing properties. Analysis of 150 individual neurofeedback blocks yielded true learning period of Kalman filter which has been found to be significantly shorter than is set in the current solution. Different options to further reduce the transient period have been explored and short moving average filter has been chosen as an optimal trade-off between transient period, filter delay and its smoothing properties.
|
|
|
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Čakloš, Ondrej ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota, previesť fúziu senzorov a vyhodnotiť polohu robota na základe tejto fúzie. Pri riešení som použil znalosti o pravdepodobnostnej robotike, robotickom operačnom systéme, fúzií informácií, filtrovaní predovšetkým Kalmanov filter a lokalizácií robota. Ako riešenie vznikla aplikácia rozšíreného Kalmanovho filtra. Filter naslúcha správam od senzorov, vytvára ich fúziu a následne vypočítava odhad polohy robota v priestore. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
|
|
|
Měřicí zařízení pro sportovní analýzu využívající senzory inerciálních veličin
Dugas, Martin ; Brablc, Martin (oponent) ; Kumpán, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zoaberá návrhom meracieho zariadenia využívajúceho inerciálne senzory veličín pre analýzu techniky a výkonu v rýchlostnej kanoistike. Kombináciou dát z trojosého akcelerometra a trojosého gyroskopu pomocou rozšíreného Kálmánovho filtra boli získané priebehy rýchlosti, náklonu, klopenia a kurzu lode a frekvencie pádlovania. Vypočítané hodnoty boli overené pomocou GPS. Ďalej boli identifikované parametre popisujúce dynamiku systému a tak bolo možné zahrnúť do analýzy aj dynamické veličiny ako sila a výkon záberu.
|
host ::
RSS.