Detail předmětu

Robotika (v angličtině)

FIT-ROBaAk. rok: 2019/2020

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

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.

Způsob a kritéria hodnocení

  1. Bodované laboratoře.
  2. Půlsemestrální písemný test.
  3. Hodnocený projekt s obhajobou.

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.

Základní literatura

Murphy, R., R.: An Introduction to AI Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Bradford Books, 2019, ISBN 9780262038485 (EN)

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

  • Program IT-MGR-1H magisterský navazující

    obor MGH , 0 ročník, zimní semestr, doporučený kurs

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    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-2 magisterský navazující

    obor MGMe , 0 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NIDE , 0 ročník, zimní semestr, povinný
    specializace NBIO , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NGRI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NVER , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NADE , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NMAT , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    specializace NISY , 0 ročník, zimní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

  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. Efektory, senzory a napájení robotů. Využití kamer, laserových dálkoměrů, sonarů.
  5. Půlsemestrální test.
  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. Pravděpodobnost v robotice. Základní pojmy. Bayesův, Kalmanův a částicový filtr. Tvorba modelu pohybu robota a modelu měření.
  9. Metody pro globální a lokální lokalizaci. Lokalizace pomocí GPS, metoda Monte Carlo.
  10. Tvorba mapy okolí robota. Přehled algoritmů pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM). Ukázky použití.
  11. Plánování trajektorie ve známém a neznámém prostředí. Bug algoritmy, potenciálová pole, grafy viditelnosti a pravděpodobnostní metody.
  12. Základy řízení a regulace.
  13. Multikoptéry, princip, řízení, vlastnosti, použití. Spolupráce člověk - stroj.

Laboratorní cvičení

6 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

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

Projekt

20 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Projekt realizovaný na některém z robotů na FIT.