|
|
Mobilní robot s GNSS navigací
Chmelař, Jakub ; Jílek, Tomáš (oponent) ; Kopečný, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na téma globální družicové navigace mobilních robotů. V práci je popsán princip aktuálně dostupných systémů globální družicové navigace. Hlavním prvkem práce je návrh navigačního algoritmu mobilního robotu. Nedílnou součástí je také návrh mobilního robotu pro potřeby ověření funkčnosti navigačního algoritmu. Popsáno je realizované programové vybavení robotu. V závěru je vše ověřeno pomocí reálných experimentů.
|
|
|
Řízení pásového robota
Vávra, Jakub ; Kopečný, Lukáš (oponent) ; Macho, Tomáš (vedoucí práce)
Tato semestrální práce se zabývá autonomním řízením pásového robota. Robot se bude schopný vyhýbat překážkám a kontrolovat, jestli se nachází na podložce. Bude posuzovat, jestli se daná překážka nachází vlevo či vpravo od něj a podle toho se jí vyhne.
|
|
|
Problematika první a poslední míle v městské dopravě
Večerka, Marek ; Ramík, Pavel (oponent) ; Štětina, Josef (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou první a poslední míle v městské dopravě. Definuje obecně problematiku první a poslední míle a poskytuje přehled dostupných řešení. Zároveň krátce nahlíží na budoucnost v podobě autonomního řízení. Jednotlivé řešení jsou popsána a následně vztažena na kontinent Evropy. Dalším krokem je zmapování a zanalyzování dostupných možností ve Statutárním městě Brno. Výsledkem této práce je vyhodnocení aktuálních dostupných řešení a návrh pro další řešení problematiky první a poslední míle.
|
|
|
Autonomní řízení autíčka s adaptací na předem neznámý tvar autodráhy
Nesvadba, Marek ; Bidlo, Michal (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace algoritmů pro mapování neznámého tvaru auto-dráhy a využití informací o tvaru autodráhy pro její projetí v co nejkratším čase. Algoritmus pro mapování rozdělí trať na několik sekcí (rovné úseky, zatáčky, brzdné zóny a výjezdy ze zatáček) a algoritmus pro jízdu následně využívá informaci o ujeté vzdálenosti a informací o tvaru trati pro nastavení rychlosti autíčka. Autíčko je schopno jet po autodráze pouze se znalostí délky dráhy co největší rychlostí bez toho, aby z dráhy vypadlo, což je potvrzeno experimenty.
|
|
|
Sledování řidiče
Pieger, Matúš ; Bilík, Šimon (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem systémů pro sběr dat popisujících chování řidiče v automobilu. Tyto data slouží k detekci rizikového chování, kterého se řidič může dopouštět kvůli nepozornosti způsobené nižší nebo vyšší úrovni automatizace řízení vozidla. Práce nejprve popisuje existující bezpečnostní systémy, a to především v návaznosti na řidiče. Poté se zabývá návrhem potřebných měřicích scén a realizací nových systémů založených na zpracování vstupních obrazových snímků. Pro snímání je využita stereo kamera Intel RealSense D415. Jednotlivé systémy jsou otestovány v reálném prostředí vozidla. Na závěr práce obsahuje vyhodnocení úspěšnosti detekce vytvořených algoritmů, zamýšlí se nad nedostatky a možnými vylepšeními.
|
|
|
Autonomní řídicí systém mobilní platformy
Kříž, Vlastimil ; Burian, František (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a realizací autonomního řídícho systému pro mobilní platformu – autodráhové autíčko - pro soutěž Freescale Race Challenge 2009. Cílem je navrhnout a prakticky realizovat takový řídící systém, který by umožnil autíčku samostatně zajet co nejrychleji neznámou soutěžní trasu. V práci jsou popsány faktory působící při jízdě na autíčko a podle nich je navrhnut optimální způsob jízdy. Jsou zvoleny senzory autíčka, způsob řízení motoru a řídící jednotka. Je vytvořen algoritmus pro mapování profilu tratě a rozpoznávání kol. Dále je popsána praktická realizace systému.
|
|
|
Návrh a implementace řídícího programu pro mobilní robotickou platformu Turtlebot3 Burger
Filip, Jakub ; Lacko, Branislav (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je návrh a implementace řídícího programu pro mobilní robotickou platformu TurtleBot3 Burger. V teoretické části bakalářské práce je vymezena problematika mobilní robotiky, s bližším pohledem na různé možnosti lokomoce, včetně ukázek z průmyslové praxe. Série mobilních robotů TurtleBot3 patří mezi robotické platformy, distribuované společností ROBOTIS, kde jejich hlavním znakem je kompatibilita s Robotickým Operačním Systémem (ROS). Jádro tohoto systému spadá pod BSD licenci, zaručující otevřený zdrojový kód. Integrace ROS s modelem TurtleBot3 Burger poskytuje volně přístupné robustní knihovny, tvořící základ pro pochopení ovládání diferenciálně řízeného robotu skrze ROS. V praktické části je provedena montáž a konfigurace robotické stavebnice TurtleBot3 Burger, včetně představení klíčových funkcionality této mobilní platformy, a návrh vlastního řešení. Závěr obsahuje odůvodnění zmíněného návrhu a výstup po jeho implementaci na reálném robotu.
|
|
|
Invalidní vozík
Kutnar, Pavel ; Burian, František (oponent) ; Šembera, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh, vývoj a testování nové řídící jednotky invalidního vozíku. Odometrie, kompletní ovládání vozíku a jednoduchý komunikační protokol nabízí nadřazenému systému možnost autonomního řízení. Dokument obsahuje popis modifikací vozíku, teorii odometrie včetně její aplikace a popis samotné jednotky. Základem elektronické části je mikrokontrolér ATmega16. Testy odhalují problematiku odometrie a ukazují možné zdokonalení.
|
|
|
Neuronové sítě pro autonomní řízení auta
Dopita, Marek ; Hradiš, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V této práci jsou představeny principy neuronových sítí se zaměřením na autonomní vozidla. Na těchto informacích je vytvořen návrh implementace systému, který umožňuje řídit automobil bez řidiče. Ten staví na základě nástrojů, které umožňují snadnou tvorbu a testování autonomních vozidel. Jde o CARLA simulátor a Leaderboard.Návrh rozděluje jízdní trasy vozidel do tří rozdílných situací. Každá situace vyžaduje využití jiných senzorů, proto je vytvořen specifický autonomní agent, který je schopen situaci rozpoznat a přepnout mezi různými návrhy neuronových sítí. Každá taková síť je specifická svými vstupy a je učena na konkrétní situaci.Jsou vytvořeny programy, které jsou schopny jednoduše za pomoci CARLA Leaderboard posbírat datovou sadu. Poté je představen způsob, jak lze posbíraná data rozdělit do kategorií tak, aby byla každá kategorie možná použít na učení její neuronové sítě.
|
|
|
Comparative analysis of Criminal Liability of autonomous driving and strong artificial intelligence
Nanos, Andreas ; Gřivna, Tomáš (vedoucí práce) ; Bohuslav, Lukáš (oponent) ; Šcerba, Filip (oponent)
Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) vyvolal důležité právní a etické otázky týkající se možné trestní odpovědnosti AI systémů. Tato komparativní analýza zkoumá rozdíly v trestní odpovědnosti mezi slabou a silnou umělou inteligencí, přičemž bere v úvahu jejich různou úroveň autonomie a schopností rozhodování. Studie začíná definicí slabé a silné AI, kde slabá AI odkazuje na systémy, které jsou úzce zaměřené a projevují omezenou autonomii, zatímco silná AI označuje systémy schopné obec zabývá právními rámy upravujícími trestní odpovědnost a zahrnujícími tradiční právní principy Vycházejíc z relevantní judikatury, analýza zkoumá výzvy při přisuzování trestní odpovědnosti systémy obvykle považovány za nástroje spíše než za nezávislé agenty. V důsledku toho je pravděpodobnější, že odpovědnost bude přiřazována lidským aktérům odpovědným za provozování nebo využívání AI systému, spíše než samotnému AI systému. Naopak, silná AI představuje jedinečné právní a etické komplexity. S možností projevit kognitivní schopnosti podobné lidské inteligenci vzbuzují silné AI systémy otázky ohledně toho, zda by měly nést odpovědnost za trestné činy. Analýza zkoumá možné přístupy k určování odpovědnosti silné AI, včetně přijetí rámců podobných osobnosti nebo stanovení nových právních standardů specificky přizpůsobených AI...
|
host ::
RSS.