|
|
Vizualizace plánování cesty pro neholonomní objekty
Ohnheiser, Jan ; Zbořil, František (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá plánováním cesty neholonomního robota použitím pravděpodobnostních algoritmů. V teoretické části je rozebrán obecně problém hledání cest. Následně se pak práce zaměří na pravděpodobnostní algoritmy. Praktická část se zabývá návrhem a implementací appletu a webových stránek jenž demonstrují některé druhy pravděpodobnostních algoritmů na uživatelem zadaných objektech.
|
|
|
Plánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení
Krček, Petr ; Bělohoubek, Pavel (oponent) ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Žalud, Luděk (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Jak již plyne z názvu, tato disertační práce se zabývá plánováním cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení. Úkolem plánování cesty robotu je nalezení cesty z počáteční do cílové pozice bez kolize s překážkami tak, aby ohodnocení cesty bylo minimální. Autonomní robot je takový stroj, který je schopen vykonávat úkoly zcela samostatně i v prostředích s dynamickými změnami. Plánování cesty v dynamickém částečně známém prostředí je však obtížným problémem. Schopnost autonomního robotu přizpůsobovat svoje chování změnám prostředí může být zajištěna pomocí metod strojového učení. V souvislosti s plánováním cesty se z metod strojového učení uplatňují především případové usuzování, neuronové sítě, posilované učení, rojová inteligence a genetické algoritmy. Prvá část disertační práce seznamuje čtenáře se současným stavem výzkumu v oblasti plánování cesty. Přehled metod je věnován základním všesměrovým robotům i robotům, na které jsou kladena diferenciální omezení. V práci je navržena řada metod pro plánování cesty všesměrových robotů i robotů s diferenciálním omezením. Tyto navržené metody jsou založeny především na případovém usuzování a genetických algoritmech. Všechny navržené metody byly implementovány v simulačních aplikacích. Výsledky experimentů prováděných v těchto aplikacích jsou součástí této práce. U každého experimentu je proveden rozbor výsledků. Z experimentů plyne, že navržené metody jsou schopné konkurovat běžně používaným metodám, neboť ve většině případů dosahují lepších výsledků.
|
|
|
Stereoskopické řízení robota
Žižka, Pavel ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí 3D scény s využitím stereovize. Rozebírá metody a postupy pro automatickou detekci korespondujících bodů v obou obrazech a jejich zpětnou projekci do trojrozměrného prostoru. Navržený systém může být využit k navigaci robota ve prostředí tak, aby se dokázal vyhýbat překážkám. Druhá část dokumentu popisuje vybrané komponenty, které byly začleněny do realizovaného robota. Dále jsou diskutovány algoritmy pro hledání cesty v mapě, s důrazem na Voronoiův diagram.
|
|
|
Řízení pohybu robota pomocí RaspberryPi a kamery
Brhel, Miroslav ; Samek, Jan (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá řízením robotického auta pomocí Raspberry Pi a kamery. Teoretická část práce popisuje jednotlivé kroky zpracování obrazu a také pravděpodob- nostní plánování pro hledání cesty v prostředí. Zejména je rozebrán algoritmus RRT (rychle rostoucí náhodný strom), jehož varianta s dvěma stromy je později realizována a použita pro plánování trasy neholonomického robota v prostoru. Další část textu se věnuje návrhu řešení, ve kterém je detailně popsáno připojení Raspberry Pi k robotickému autu. Společně s kapitolou o implementaci se v práci nachází také vyhodnocení a testování. V závěru jsou popsány možnosti vylepšení a rozšíření realizovaného sytému.
|
|
|
Vizualizace plánování cesty pro neholonomní objekty
Ohnheiser, Jan ; Zbořil, František (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá plánováním cesty neholonomního robota použitím pravděpodobnostních algoritmů. V teoretické části je rozebrán obecně problém hledání cest. Následně se pak práce zaměří na pravděpodobnostní algoritmy. Praktická část se zabývá návrhem a implementací appletu a webových stránek jenž demonstrují některé druhy pravděpodobnostních algoritmů na uživatelem zadaných objektech.
|
|
|
Stereoskopické řízení robota
Žižka, Pavel ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí 3D scény s využitím stereovize. Rozebírá metody a postupy pro automatickou detekci korespondujících bodů v obou obrazech a jejich zpětnou projekci do trojrozměrného prostoru. Navržený systém může být využit k navigaci robota ve prostředí tak, aby se dokázal vyhýbat překážkám. Druhá část dokumentu popisuje vybrané komponenty, které byly začleněny do realizovaného robota. Dále jsou diskutovány algoritmy pro hledání cesty v mapě, s důrazem na Voronoiův diagram.
|
|
|
Řízení pohybu robota pomocí RaspberryPi a kamery
Brhel, Miroslav ; Samek, Jan (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá řízením robotického auta pomocí Raspberry Pi a kamery. Teoretická část práce popisuje jednotlivé kroky zpracování obrazu a také pravděpodob- nostní plánování pro hledání cesty v prostředí. Zejména je rozebrán algoritmus RRT (rychle rostoucí náhodný strom), jehož varianta s dvěma stromy je později realizována a použita pro plánování trasy neholonomického robota v prostoru. Další část textu se věnuje návrhu řešení, ve kterém je detailně popsáno připojení Raspberry Pi k robotickému autu. Společně s kapitolou o implementaci se v práci nachází také vyhodnocení a testování. V závěru jsou popsány možnosti vylepšení a rozšíření realizovaného sytému.
|
|
|
Plánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení
Krček, Petr ; Bělohoubek, Pavel (oponent) ; Štefek, Alexandr (oponent) ; Žalud, Luděk (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Jak již plyne z názvu, tato disertační práce se zabývá plánováním cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení. Úkolem plánování cesty robotu je nalezení cesty z počáteční do cílové pozice bez kolize s překážkami tak, aby ohodnocení cesty bylo minimální. Autonomní robot je takový stroj, který je schopen vykonávat úkoly zcela samostatně i v prostředích s dynamickými změnami. Plánování cesty v dynamickém částečně známém prostředí je však obtížným problémem. Schopnost autonomního robotu přizpůsobovat svoje chování změnám prostředí může být zajištěna pomocí metod strojového učení. V souvislosti s plánováním cesty se z metod strojového učení uplatňují především případové usuzování, neuronové sítě, posilované učení, rojová inteligence a genetické algoritmy. Prvá část disertační práce seznamuje čtenáře se současným stavem výzkumu v oblasti plánování cesty. Přehled metod je věnován základním všesměrovým robotům i robotům, na které jsou kladena diferenciální omezení. V práci je navržena řada metod pro plánování cesty všesměrových robotů i robotů s diferenciálním omezením. Tyto navržené metody jsou založeny především na případovém usuzování a genetických algoritmech. Všechny navržené metody byly implementovány v simulačních aplikacích. Výsledky experimentů prováděných v těchto aplikacích jsou součástí této práce. U každého experimentu je proveden rozbor výsledků. Z experimentů plyne, že navržené metody jsou schopné konkurovat běžně používaným metodám, neboť ve většině případů dosahují lepších výsledků.
|
host ::
RSS.