|
| |
|
|
Řízení autonomní formule
Harvan, Mário ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je rozobrať problématiku riadenia autonómnej formule v súťaži Formula Student. Práca sa zaoberá návrhom a implementáciou systému, ktorý dokáže identifikovať trať, vypočítať trasu, ktorú ma formula nasledovať a riadiť formulu po vypočítanej trase. Úlohou systému je riadiť formulu tak, aby zvládla trať prejsť v najkratšom možnom čase. Súčasťou práce je teoretický model vozidla, pomocou ktorého dokáže algoritmus vypočítať maximálnu možnú rýchlosť formule v každom úseku trate. V závere práce je vyhodnotenie testovania systému v simulátore a porovnanie rôznych prístupov k riadeniu autonómneho vozidla.
|
|
| |
|
|
Mobilní platforma pro testování snímačů autonomních vozidel
Valla, Tomáš ; Ramík, Pavel (oponent) ; Štětina, Josef (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je vytvořit konstrukční návrh mobilní platformy. Platforma obsahuje veškerou potřebnou elektroniku z konvenčních RC modelů a tím je i samotné RC řízení zaručení. Dále je osazena lehkou ale pevnou platformou, která je vhodná pro uchycení potřebných senzorů, lidarů, kamer a dalšího potřebného příslušenství. Součástí práce je i krátký přehled rozdělení RC modelů a zhodnocení použitých součástí na případnou stavbu modelu. Závěrečná kapitola je věnována MKP analýze, kde je pomocí strukturální analýzy prověřena nosnost plošiny při různém modelu zatížení. Pomocí modální analýzy byli zjištěné vlastní kritické frekvence plošiny a porovnány s frekvencemi, které jsou přenášené z jízdy po vozovce.
|
|
|
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.
|
|
|
Aplikace posilovaného učení v řízení autonomního vozidla
Vosol, David ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou posilovaného učení aplikovaného na úlohu autonomního řízení vozidla. Nejprve je probrána nezbytná teorie posilovaného učení, která je zakončena představením nejmodernějších aktor-kritik metod. Z nich je vybrána metoda Proximal Policy Optimization , která je následně aplikována na tuto úlohu. Pro tento účel je také zvolen závodní simulátor TORCS. Naším cílem je naučit v simulovaném prostředí agenta autonomně řídit, s ohledem na jeho budoucí aplikaci v reálném prostředí v podobě zmenšeného RC modelu vozidla. Za tímto účelem jsou simulovány podmínky vzdáleného učení a ovládání vozidla v cloudu a to v podobě simulace ztráty paketů s daty od senzorů a aktuátorů nebo simulace zašuměných dat. Také jsou provedeny experimenty s cílem zjistit nejmenší počet senzorů, se kterým je agent schopen se úlohu naučit. Dále je experimentováno s využitím výstupu kamery vozidla. Jsou představeny různé návrhy architektur systému, mimo jiné i se zaměřením na co nejnižší hardwarové požadavky. Na závěr jsou prozkoumány vlastnosti naučeného agenta z pohledu generalizace v neznámém prostředí.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.