|
| |
|
|
Inteligentní senzorická síť navržená pro specifikaci 802.15.4 (beta aplikace)
Janšta, Tomáš ; Holý, Miroslav (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je soustředěna na bezdrátový přenos dat dle standardu IEEEŽ 802.15.4 využitím modulárních konstrukčních prvků. Prezentovaná platforma spojuje výhody bezdrátových modulů XBeeŽ a vývojového systému s mikrokontrolérem AVR ATmega128. Základním požadavkem zadavatele byl návrh a realizace prototypu vestavné platformy pro bezdrátové šíření malých objemů řídících a senzorických dat mezi uzly sítě a bránou do jiných sítí. Řídící programové vybavení je vyvinuto pro operační systém TinyOS. Vyvinutá platforma je výchozí pro další vývoj a případné rozšíření funkcionality v příbuzných aplikacích. Práce bude zahrnuta jako součást řešení výzkumného záměru Inteligentní systémy v automatizaci podporovaného MŠMT ČR pod registračním číslem MSM 0021630529.
|
|
|
Indoor robot - řídicí neuronová síť
Křepelka, Pavel ; Kopečný, Lukáš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
V dokumentu popisuji možnosti navigace mobilních robotů. Tato problematika je řešena mnoha různými přístupy, ovšem dodnes není zcela vyřešena. Naleznete zde popis jednoduchých deterministických algoritmů, které lze použít pro jednoduché akce, jako je objíždění překážek nebo jízda v koridoru. Pro globální navigace však deterministické algoritmy selhávají. Další částí dokumentu je teorie umělých neuronových sítí (perceptron, vícevrstvé sítě, samoorganizující se sítě) a jejich použití v robotice. Vlastní navigační algoritmy byly otestovány na vytvořeném mobilním robotu nebo v simulačním softwaru popsaným v kap. 6. Návrh vlastních řídících algoritmů je založen právě na neuronových sítích (Kohonenova mapa), ať už pro navigaci do jednoho cíle nebo komplexní globální navigaci. V dokumentu je uvedeno srovnání jednotlivých přístupů k navigaci, jejich výhody a nevýhody. Cílem bylo nalézt efektivní algoritmus pro navigaci a umělá inteligence se zdá být tím správným řešením.
|
|
|
Wheelchair control using EEG signal classification
Malý, Lukáš ; Sadovský, Petr (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
This diploma thesis presents the concept of mind-controlled electric wheelchair designed for people who are not able to use other interfaces such as hand joystick. Four main components of concept are described: electroencephalography, brain-computer interface, shared control and the electric wheelchair. In the text used methodology is described and results of conducted experiments are presented. In conclusion suggestions for future development are outlined.
|
|
|
Řízení invalidního vozíku
Vožda, Ondřej ; Kopečný, Lukáš (oponent) ; Šolc, František (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh algoritmu pro řízení invalidního vozíku. Vozík by měl být schopen automatického pohybu podél zdi či jiné plochy (např. boku karoserie auta). Jedná se o rozšíření původního konceptu, jehož cílem bylo umožnit uživateli dálkové teleprezenční řízení vozíku. Ke sledování vzdálenosti ode zdi jsou použity ultrazvukové senzory vzdálenosti SRF08. Dále je zde diskutováno zpracování obrazu pro detekci navigačních značek. Tyto značky by měly v konečné fázi umožnit co nejpřesnější zaparkování vozíku do zavazadlového prostoru automobilu.
|
|
|
Rojová inteligence v MRDS
Kučera, Lukáš ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Rešeršní část diplomové práce je zaměřena na vybraná témata z oblasti rojové inteligence. Dále jsou na základě dvou publikací popsány experimenty studující chování skupiny robotů při shromažďování puků a při vyhledávání cíle. Vlastní práce je pak věnována zopakování těchto experimentů v Microsoft Robotics Developer Studiu (RDS), volně dostupném simulačním prostředí pro robotiku. Realizace obou experimentů v RDS je podrobně zdokumentována a dosažené výsledky jsou vyhodnoceny a srovnány s výsledky popsanými v publikacích. Na základě vlastních zkušeností jsou na závěr shrnuty základní vlastnosti, výhody a nevýhody vývoje v RDS.
|
|
|
Fuzzy modely map pro pohyb mobilních robotů.
Machek, Ondřej ; Burian, František (oponent) ; Jura, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvoření algoritmu, který by pomocí neuronové sítě a neuro fuzzy sítě vytvářel topologickou mapu pro mobilního robota. V práci je navržen postup pro tvorbu topologické mapy pomocí tří klasifikátorů prostředí: dvě neuronové sítě a neuro fuzzy síť. Klasifikátory jsou mezi sebou navzájem porovnány. Dále je navržen řídící algoritmus pro prohledávání neznámého prostředí pro autonomního robota. Což vedlo ke zrychlení tvorby topologické mapy. Byl navržen simulační program v prostředí Matlab, který simuluje pohyb robota v neznámém prostředí.
|
|
|
Řízení pohonů mobilního robotu Minidarpa
Libra, Jaroslav ; Florián, Tomáš (oponent) ; Kopečný, Lukáš (vedoucí práce)
Hlavním úkolem této diplomové práce je navrhnout obvody pro zpětnovazební řízení hlavních pohonů robotu Minidarpa. Práce obsahuje popis řízeného pohonu mobilního robotu a teorii řízení stejnosměrného motoru. Další část práce se zabývá možnostmi návrhu řídícího modulu a jeho následným konstrukčním zpracováním. V poslední části je proveden kaskádní návrh rychlostního regulátoru s podřízenou proudovou smyčkou pomocí metod optimálního modulu a symetrického optima.
|
|
|
Řízení 6-ti osého robota v RTOS
Václavek, Miroslav ; Hrabec, Jakub (oponent) ; Kučera, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou, návrhem software a rozborem 3-D kinematiky fyzikálního modelu robotického manipulátoru ROB 2-6. Pro tento manipulátor vytváří řidící software obsahující uživatelské rozhraní na bázi MFC aplikace. Práce se také zabývá řešením nejrůznějších problémů jako například nelinearita servomotorů nebo omezení dosažitelnosti manipulátoru. Práce je dokumentací samostatného projektu a otvírá nové možnosti pro další vývoj v řízení tohoto manipulátoru.
|
|
|
Modelování a řízení mobilních kolových robotů
Jonszta, David ; Šembera, Jaroslav (oponent) ; Šolc, František (vedoucí práce)
Práce se zabývá modelováním a řízením mobilních kolových robotů. V práci jsou uvedeny matematické modely podvozků robotů s diferenciálním řízením, s Ackermanovým řízením a smykem řízený podvozek. Dále práce popisuje metody řízení bez zpětné vazby i se zpětnou vazbou. Zpětnovazební řízení je rozděleno na řízení od bodu k bodu, řízení po dráze a řízení po trajektorii.
|
host ::
RSS.