Detail předmětu

Robotika (v angličtině)

FIT-ROBaAk. rok: 2017/2018

Prvky a struktura stacionárních průmyslových robotů. Kinematické konfigurace průmyslových robotů. Kinematika. Řešení inversní kinematické úlohy. Singularity. Dynamika. Rovnice pohybu. Plánování dráhy. Řízení v kartézském souřadnicovém systému, řízení v kloubovém souřadnicovém systému. Prvky a struktura mobilních robotů (MR). Modely a řízení některých kinematických struktur MR. Senzorické systémy MR. Sebelokalizace MR. Mapy prostředí. Plánování trajektorie MR. Spolupráce člověk - MR, telepresence. Kooperující MR. Umělá inteligence v robotice. Mikroroboty, netradiční pohony MR.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

Ing. Filip Orság, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Nabízen zahraničním studentům

Všech fakult

Výsledky učení předmětu

Studenti získají znalosti o současném stavu a trendech v robotice. Získají praktické znalosti z konstrukce, obsluhy a použití robotů.

Prerekvizity

Nejsou žádné prerekvizity.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Osnovy výuky

    Osnova přednášek:
    1. Historie, vývoj, trendy vývoje robotů. Základní pojmy z oblasti robotiky. Oblasti použití robotů. Robotické soutěže.
    2. Kinematika a statika. Přímá a inverzní úloha kinematiky.
    3. Plánování dráhy v kartézských a kloubových souřadnicích. Dynamika pohybu stacionárních robotů.
    4. Modely a řízení stacionárních robotů.
    5. Efektory, senzory a napájení robotů. Využití kamer, laserových dálkoměrů, sonarů.
    6. Základní vlastnosti mobilních robotů. Dělení podle typů podvozků. Model a řízení kolových mobilních robotů.
    7. Robotický middleware. Robotický operační systém (ROS), filozofie ROSu, uzly a komunikace mezi nimi. Simulační nástroje.
    8. Mapy okolí - konfigurační prostor a 3D modely.
    9. Pravděpodobnost v robotice. Základní pojmy. Bayesův, Kalmanův a částicový filtr. Tvorba modelu pohybu robota a modelu měření.
    10. Metody pro globální a lokální lokalizaci. Lokalizace pomocí GPS, metoda Monte Carlo.
    11. Tvorba mapy okolí robota. Přehled algoritmů pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM). Ukázky použití.
    12. Plánování trajektorie ve známém a neznámém prostředí. Bug algoritmy, potenciálová pole, grafy viditelnosti a pravděpodobnostní metody.
    13. Základy řízení a regulace.

    Osnova laboratorních cvičení:
    1. Lego Mindstorms
    2. Základy práce v ROSu, čtení dat ze senzorů
    3. Pokročilejší práce v ROSu

    Osnova ostatní - projekty, práce:
    Projekt realizovaný na některém z robotů na FIT.

Učební cíle

Seznámit studenty se současným stavem a vývojem v oblasti robotiky. Naučit studenty základní teorii řízení robotů. Seznámit studenty s vlastnostmi robotických systémů a připravit je na obsluhu,údržbu a zavádění takových systémů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

  1. Půlsemestrální písemný test.
  2. Hodnocený projekt s obhajobou.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MMI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MBI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MSK , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MMM , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MBS , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MPV , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MIS , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MGM , 0 ročník, zimní semestr, volitelný

  • Program IT-MGR-1H magisterský navazující

    obor MGH , 0 ročník, zimní semestr, doporučený kurs