|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
V této práci se věnuji problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Představuji zde hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popisuji teorii neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále rozebírám nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. V rámci práce jsem vytvořil dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů Dataset Aggregation a Deep Deterministic Policy Gradient. Vytvořené modely jsem otestoval v prostředí simulátoru TORCS a porovnal s dostupnými zdroji.
|
|
|
Geometric algebra applications
Machálek, Lukáš ; Návrat, Aleš (oponent) ; Vašík, Petr (vedoucí práce)
This diploma thesis deals with geometric algebra for conics (GAC) in autonomous navigation, presented on robot movement in a tube. First, the theoretical concepts are introduced. Consequently, the representations of conics in GAC are presented. Then an engine is implemented, which is capable of performing basic operations in GAC including displaying conics, which are entered in GAC context. In the end an algorithm is presented, which estimates the tube axis using points, placed into space from image, where we place center of an ellipse, which is obtained by image filter and fitting algorothm.
|
|
|
Navigace a řízení kvadrokoptéry
Doležal, Karel ; Orság, Filip (oponent) ; Herman, David (vedoucí práce)
Práce se zabývá autonomní navigací kvadrokoptéry ve venkovním prostředí na platformě AR.Drone. Úkolem je samostatný přesun po zadané trase a autonomní přistání na plošině umístěné v cílovém bodě. Práce popisuje platformu AR.Drone včetně dostupných vývojových nástrojů a postup rozšíření senzorů kvadrokoptéry o GPS a magnetický kompas. Dále je představena navržená navigační architektura, jsou popsány role jejích klíčových částí a řízení v jednotlivých fázích letu. Přistání v cíli je řízeno podle kamer umístěných na kvadrokoptéře s vyhledáváním na základě výrazné barvy. Práce se také zabývá detekcí překážek z přijímaného videa pomocí výpočtu optického toku, potlačováním pohybů kvadrokoptéry a vyhýbáním se významným změnám v obraze. Řídicí program je implementován včetně pomocné aplikace pro ladění ze záznamu a úspěšně otestován v reálném prostředí.
|
|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS.
|
|
|
Geometric algebra applications
Machálek, Lukáš ; Návrat, Aleš (oponent) ; Vašík, Petr (vedoucí práce)
This diploma thesis deals with geometric algebra for conics (GAC) in autonomous navigation, presented on robot movement in a tube. First, the theoretical concepts are introduced. Consequently, the representations of conics in GAC are presented. Then an engine is implemented, which is capable of performing basic operations in GAC including displaying conics, which are entered in GAC context. In the end an algorithm is presented, which estimates the tube axis using points, placed into space from image, where we place center of an ellipse, which is obtained by image filter and fitting algorothm.
|
|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS.
|
|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
V této práci se věnuji problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Představuji zde hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popisuji teorii neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále rozebírám nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. V rámci práce jsem vytvořil dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů Dataset Aggregation a Deep Deterministic Policy Gradient. Vytvořené modely jsem otestoval v prostředí simulátoru TORCS a porovnal s dostupnými zdroji.
|
|
|
Navigace a řízení kvadrokoptéry
Doležal, Karel ; Orság, Filip (oponent) ; Herman, David (vedoucí práce)
Práce se zabývá autonomní navigací kvadrokoptéry ve venkovním prostředí na platformě AR.Drone. Úkolem je samostatný přesun po zadané trase a autonomní přistání na plošině umístěné v cílovém bodě. Práce popisuje platformu AR.Drone včetně dostupných vývojových nástrojů a postup rozšíření senzorů kvadrokoptéry o GPS a magnetický kompas. Dále je představena navržená navigační architektura, jsou popsány role jejích klíčových částí a řízení v jednotlivých fázích letu. Přistání v cíli je řízeno podle kamer umístěných na kvadrokoptéře s vyhledáváním na základě výrazné barvy. Práce se také zabývá detekcí překážek z přijímaného videa pomocí výpočtu optického toku, potlačováním pohybů kvadrokoptéry a vyhýbáním se významným změnám v obraze. Řídicí program je implementován včetně pomocné aplikace pro ladění ze záznamu a úspěšně otestován v reálném prostředí.
|
host ::
RSS.