|
|
Indoor robot - lokální navigace
Matějka, Lukáš ; Šolc, František (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou návrhu a realizace autonomního mobilního robota, konkrétně systémem lokální navigace pro robota řízeného globální navigací zaloţené na samoorganizující se neuronové mapě, moţností pohonu takového robota a jejich řízení. Je navrţen systém detekce překáţek. Rovněţ je popsán algoritmus vedoucí k identifikaci optimálního směru pro další jízdu. Nezanedbatelná část práce se věnuje dalším moţnostem vývoje.
|
|
|
Návrh a realizace strategie plánovaní pohybu mobilního robotu
Doseděl, Miroslav ; Králík, Jan (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá plánováním pohybu robotu v prostoru a v blízkosti rostlin. Hlavním cílem je realizovat pohyb robota určeného pro provoz ve vnitřních prostorách budov pro zalévání pokojových rostlin. V první části práce jsou rozebrány existující algoritmy pro plánování pohybu a vyhýbání se překážkám. V další části je napsána rešerše zabývající se Frameworkem ROS. Následně jsou popsány jednotlivé pohyby, které robot vykonává a na závěr je provedeno otestování na reálném robotu.
|
|
|
Samočinné řízení modelu vozidla
Hazucha, Ivan ; Šimek, Václav (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cieľom práce je demonštrácia možností samočinného riadenia modelu vozidla, so zameraním na metódy plánovania lokálnej trajektórie a vyhýbania sa prekážkam. V rámci práce bol model doplnený o výpočtovú platformu Raspberry Pi a vhodné senzory. Konkrétne 2D LiDAR na detekciu a meranie vzdialenosti okolitých objektov, inkrementálny rotačný enkóder na meranie urazenej vzdialenosti a aktuálnej rýchlosti, a gyroskop, ktorý sníma relatívnu orientáciu vozidla. Následne bol implementovaný riadiaci systém schopný prijímať a spracovávať senzorové dáta, využiť ich pri odhade aktuálnej polohy a výpočte optimálnej trajektórie v nezmapovanom prostredí, a podľa parametrov tejto trajektórie ovládať akčné členy na ceste do cieľovej destinácie. Výsledkom je funkčný model vozidla schopný navigácie v neznámom prostredí a dosiahnutia zadaných cieľov jazdou po trajektórii tvorenej dynamicky v závislosti na okolitých prekážkach.
|
|
|
Simulace davu metodou BOIDS
Burda, Radek ; Král, Jiří (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce popisuje metodu simulace shlukování C.Reynoldse -- BOIDS -- a použije ji jako základní model pro simulaci davu. Popisuje metody vyhýbání se překážkám a jak rozsuzovat síly (pravidla shlukování, vyhýbání se překážkám a plnění cílů) v modelu BOIDS tak, aby vzájemně nekolidovaly. Mimo popis metody BOIDS zde najdete taky několik dalších přístupů, které se svými modely pokouší simulovat dav, jejich výhody a nevýhody. V závěrečné části práce je zmíněno vytvoření grafického prostředí pro simulaci pohybu boidů v nástroji Blender pro vytvoření výsledné 3D aplikace.
|
|
|
Řízení formace vozidel
Revický, Peter ; Kapinus, Michal (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť systém na riadenie kolesových vozidiel s pohybovými obmedzeniami. V práci sa rieši riadenie formácie a jej dynamické prispôsobovanie v závislosti od prekážok v okolí a zároveň aj riadenie vozidiel. Algoritmy riadiace vozidlo sú založené na báze potenciálových polí. Systém je implementovaný v 2D prostredí v hernom engine Unity. V závere je systém otestovaný na rôznych scenároch ako prechod formácie úzkym miestom, prekážka čiastočne blokujúca formáciu, scenár s dynamickou prekážkou apod.
|
|
|
Systém pro vyhýbání se překážkám
Dražil, Jan ; Raichl, Petr (oponent) ; Novotný, Josef (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami pro řešení problematiky navigace a pohybu autonomních prostředků mezi překážkami. Práce nejprve obecně popisuje algoritmy pro plánování pohybu a vyhýbání se překážkám. Dále se práce zabývá firmwarem PX4 pro řízení UAV. V rámci práce byl navrhnut vlastní algoritmus pro vyhýbání se překážkám určený pro UAV. Použitým senzorem pro detekci překážek je stereokamera. Tento algoritmus byl implementován v jazyce Python s použitím frameworku ROS a otestován v simulačním prostředí Gazebo. Výsledky jsou diskutovány.
|
|
|
Návrh a realizace strategie plánovaní pohybu mobilního robotu
Doseděl, Miroslav ; Králík, Jan (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá plánováním pohybu robotu v prostoru a v blízkosti rostlin. Hlavním cílem je realizovat pohyb robota určeného pro provoz ve vnitřních prostorách budov pro zalévání pokojových rostlin. V první části práce jsou rozebrány existující algoritmy pro plánování pohybu a vyhýbání se překážkám. V další části je napsána rešerše zabývající se Frameworkem ROS. Následně jsou popsány jednotlivé pohyby, které robot vykonává a na závěr je provedeno otestování na reálném robotu.
|
|
|
Systém pro vyhýbání se překážkám
Dražil, Jan ; Raichl, Petr (oponent) ; Novotný, Josef (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami pro řešení problematiky navigace a pohybu autonomních prostředků mezi překážkami. Práce nejprve obecně popisuje algoritmy pro plánování pohybu a vyhýbání se překážkám. Dále se práce zabývá firmwarem PX4 pro řízení UAV. V rámci práce byl navrhnut vlastní algoritmus pro vyhýbání se překážkám určený pro UAV. Použitým senzorem pro detekci překážek je stereokamera. Tento algoritmus byl implementován v jazyce Python s použitím frameworku ROS a otestován v simulačním prostředí Gazebo. Výsledky jsou diskutovány.
|
|
|
Samočinné řízení modelu vozidla
Hazucha, Ivan ; Šimek, Václav (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cieľom práce je demonštrácia možností samočinného riadenia modelu vozidla, so zameraním na metódy plánovania lokálnej trajektórie a vyhýbania sa prekážkam. V rámci práce bol model doplnený o výpočtovú platformu Raspberry Pi a vhodné senzory. Konkrétne 2D LiDAR na detekciu a meranie vzdialenosti okolitých objektov, inkrementálny rotačný enkóder na meranie urazenej vzdialenosti a aktuálnej rýchlosti, a gyroskop, ktorý sníma relatívnu orientáciu vozidla. Následne bol implementovaný riadiaci systém schopný prijímať a spracovávať senzorové dáta, využiť ich pri odhade aktuálnej polohy a výpočte optimálnej trajektórie v nezmapovanom prostredí, a podľa parametrov tejto trajektórie ovládať akčné členy na ceste do cieľovej destinácie. Výsledkom je funkčný model vozidla schopný navigácie v neznámom prostredí a dosiahnutia zadaných cieľov jazdou po trajektórii tvorenej dynamicky v závislosti na okolitých prekážkach.
|
|
|
Road Detection Using Data From Mobile Robot
Camera
Peška, Jaroslav
The paper is focused on developing a road detection algorithm that uses only data from a mobile robot’s camera. Key requirements are low latency and relatively low power requirements. Presented algorithm makes use of machine learning, where the neural network is fed not only image data, but also select additional inputs.
|
host ::
RSS.