|
|
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.
|
|
|
Navigace mobilních robotů v neznámém prostředí s využitím měření vzdáleností
Jež, Ondřej ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Schopnost lokalizace a navigace je podmínkou autonomního provozu mobilních robotů. Předmětem této disertační práce jsou navigační metody se zaměřením na metodu pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM) mobilních robotů v šesti stupních volnosti (6DOF). Nedílnou součástí tohoto výzkumu byl vývoj platformy pro sběr 3D vzdálenostních dat s využitím kontinuálně naklápěného laserového řádkového scanneru. Tato platforma byla vyvinuta jako samostatný modul, aby mohla být umístěna na různé šasi mobilních robotů. Úkol lokalizace a mapování je ekvivalentní registraci více 3D obrazů do společného souřadného systému. Pro tyto účely byla vyvinuta metoda založená na algoritmu Iterative Closest Point Algorithm (ICP). Původně implementovaná verze navigační metody využívá ICP s akcelerací pomocí kd-stromů přičemž jsou zhodnoceny její kvalitativní a výkonnostní aspekty. Na základě této analýzy byly vyvinuty rozšíření původní metody založené na ICP. Jednou z hlavních modifikací je faktorizace registračního procesu, kdy tato faktorizace je založena na redukci dat: vytvoření 2D „leveled“ map (ve smyslu jednoúrovňových map) ze 3D vzdálenostních obrazů. Pro tuto redukci je technologicky i algoritmicky zajištěna invariantnost těchto map vůči třem stupňům volnosti. Tyto redukované mapy jsou registrovány pomocí ICP ve zbylých třech stupních volnosti, přičemž získaná transformace je aplikována na 3D data za účelem před-registrace 3D obrazů. Následně je provedena robustní 6DOF registrace. Rozšířená metoda je v disertační práci v popsána spolu se všemi podstatnými modifikacemi. Vyvinutá metoda byla otestována a zhodnocena s využitím skutečných 3D vzdálenostních dat naměřených v různých vnitřních prostředích. Jsou zhodnoceny přínosy faktorizace a jiných modifikací ve srovnání s původní jednofázovou 6DOF registrací, také jsou zmíněny nevýhody implementované metody a navrženy způsoby jejich řešení. Nakonec následuje návrh budoucího výzkumu a diskuse o možnostech dalšího rozvoje.
|
|
|
Mapování uzavřené oblasti pomocí mobilního robotu
Dolák, Šimon ; Nevoral, Tomáš (oponent) ; Holoubek, Tomáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zprovozněním robotu TurtleBot3 Burger v prostředí ROS (Robotický Operační Systém) a vykonání zadaných laboratorních úloh. Zaměřením jedné úlohy je pohyb robotu v uzavřeném neznámém prostředí, kde je potřeba využít senzorů a algoritmů pro mapování a lokalizaci. Druhá úloha spočívá ve čtení QR kódů. Oba programy jsou vyvinuty v simulačním prostředí Gazebo a aplikovatelné na reálném robotu. V práci je dále provedena krátká rešerše mobilních robotů a robotického operačního systému ROS.
|
|
|
Trajectory planning for fast moving cars
Rozsíval, Šimon ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Obdržálek, David (oponent)
Cı́lem této práce je vytvořit umělého agenta pro autonomnı́ závodnı́ vozidlo. Tento projekt je inspirován soutěžı́ F1/10. Agent použı́vá plánovacı́ algoritmus pro nalezenı́ trajektorie minimalizujı́cı́ dobu cesty do cı́le. Pro dosaženı́ plánovánı́ v reálném čase provádı́ agent nejprve analýzu trati a plánuje svůj pohyb pouze pro dvě nejbližšı́zatáčky. Agent opětovně plánuje trajektorii několikrát za vteřinu zatı́mco se pohybuje podél závodnı́ho okruhu, aby kompenzoval nedokonalé sle- dovánı́ naplánované trajektorie. Úspěšně jsme agenta otestovali pomocı́ sim- ulátoru Gazebo a dosáhli jsme uspokojivých výsledků. Algoritmus jsme testovali také na vlastnı́m robotovi vybaveným palubnı́m počı́tačem a senzory, ovšem jen částečně uspokojivými výsledky. 1
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Navigace mobilních robotů v neznámém prostředí s využitím měření vzdáleností
Jež, Ondřej ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Schopnost lokalizace a navigace je podmínkou autonomního provozu mobilních robotů. Předmětem této disertační práce jsou navigační metody se zaměřením na metodu pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM) mobilních robotů v šesti stupních volnosti (6DOF). Nedílnou součástí tohoto výzkumu byl vývoj platformy pro sběr 3D vzdálenostních dat s využitím kontinuálně naklápěného laserového řádkového scanneru. Tato platforma byla vyvinuta jako samostatný modul, aby mohla být umístěna na různé šasi mobilních robotů. Úkol lokalizace a mapování je ekvivalentní registraci více 3D obrazů do společného souřadného systému. Pro tyto účely byla vyvinuta metoda založená na algoritmu Iterative Closest Point Algorithm (ICP). Původně implementovaná verze navigační metody využívá ICP s akcelerací pomocí kd-stromů přičemž jsou zhodnoceny její kvalitativní a výkonnostní aspekty. Na základě této analýzy byly vyvinuty rozšíření původní metody založené na ICP. Jednou z hlavních modifikací je faktorizace registračního procesu, kdy tato faktorizace je založena na redukci dat: vytvoření 2D „leveled“ map (ve smyslu jednoúrovňových map) ze 3D vzdálenostních obrazů. Pro tuto redukci je technologicky i algoritmicky zajištěna invariantnost těchto map vůči třem stupňům volnosti. Tyto redukované mapy jsou registrovány pomocí ICP ve zbylých třech stupních volnosti, přičemž získaná transformace je aplikována na 3D data za účelem před-registrace 3D obrazů. Následně je provedena robustní 6DOF registrace. Rozšířená metoda je v disertační práci v popsána spolu se všemi podstatnými modifikacemi. Vyvinutá metoda byla otestována a zhodnocena s využitím skutečných 3D vzdálenostních dat naměřených v různých vnitřních prostředích. Jsou zhodnoceny přínosy faktorizace a jiných modifikací ve srovnání s původní jednofázovou 6DOF registrací, také jsou zmíněny nevýhody implementované metody a navrženy způsoby jejich řešení. Nakonec následuje návrh budoucího výzkumu a diskuse o možnostech dalšího rozvoje.
|
|
| |
host ::
RSS.