Detail předmětu

Robotika

FEKT-MPC-RBTAk. rok: 2024/2025

Předmět volně navazuje na předměty BPC-RBM a BPC-PRP, v rámci kterých se posluchač seznámil se základními konstrukčními prvky stacionárních i mobilních robotů a vyzkoušel si jejich programování. V tomto kurzu se nejprve podíváme na management vývojového procesu mobilního robotu, dále v několika přednáškách probereme práci s ROS2 a softwarovými simulátory. Polovina předmětu je pak věnována známým algoritmům používaným v mobilní robotice, a to zejména pro lokalizaci, mapování a navigaci.  Všechny informace z přednášek pak procvičíme v laboratorních cvičeních, ve kterých budete programovat pohyb simulovaných mobilních robotů. Na závěr se zmíníme také o řízení motorů s cílem dosáhnout s robotem žádané pózy, algoritmech pro automoní chování robotu či o moderních trendech robotiky (AI, LLM, RL, ...). Absolvování předcházejících předmětů BPC-BRM a BPC-PRP není podmínkou, pro ucelené hlubší znalosti v oblasti robotiky je však doporučeno. 

 

 

 

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Vstupní znalosti

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia. Absolvování předmětů BPC-RBM a/nebo BPC-PRP je výhodou, pro úspěšné ukončení studia tohoto předmětu však nutné není. Práce v laboratoři je podmíněna platnou kvalifikací „osoby znalé pro samostatnou činnost“, kterou musí studenti získat před zahájením výuky. Informace k této kvalifikaci jsou uvedeny ve Směrnici děkana Seznámení studentů s bezpečnostními předpisy.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Struktura bodového hodnocení (celkem 100b.):

  • až 40b. - hodnocení laboratorních cvičení
  • až 60b. - písemná zkouška
Pro získání zápočtu a připuštění ke zkoušce je nutné splnit:
  • Účast na všech laboratorních cvičeních (žádná neomluvená absence) *
  • Minimálně polovina bodů z každého jednotlivého laboratorního cvičení
Pro uznání zkoušky je nutné:
  • mít zápočet
  • mít minimálně 25b. z písemné zkoušky (z max. 60b.)

* = Případná neúčast na laboratorním cvičení musí být důvodná a řádně omluvená (např. omluvenkou od doktora). Student je následně povinen si výuku nahradit v jiném termínu cvičení se stejným tématem. Pokud to není možné, student místo náhrady absolvuje ústní zkoušení z tématu, kterému bylo zameškané cvičení věnováno. Z tohoto zkoušení je možné získat až 10b.

 

Učební cíle

Cílem předmětu je připravit posluchače tak, aby byl po absolvování kurzu schopen navrhnout vhodnou robotickou platformu mobilního robotu, vybavenou vhodnými výpočetními jednotkami, a využívající nejznámější robotický framework ROS2. V tomto frameworku by pak měl být schopen realizovat základní autonomní chování mobilního robotu, využívající lokalizace, mapování a plánování.

Studijní opory

Veškeré studijní materiály najdete v E-learningu předmětu.

Prerekvizity a korekvizity

Základní literatura

Laumond J.P.: Planning Robot Motion. Springer, 1997. (EN)
Russell S.-Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, ISBN 978-0-13-604259-4 Russell S.-Norvig P. 0isbn 978-0-13-604259-4 (CS)
Spong, M.-Vydyasagar, M.: Robot Dynamics and Control. J. Willey,1989. (EN)
Šolc,F.,Žalud,L.:"Základy robotiky", (CS)

Elearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-KAM magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

P1: Úvod
P2: Stavba robotu
P3: Robot jako projekt
P4: Softwarové koncepce v robotice
P5: Robot Operating System I
P6: Robot Operating System II
P7: Simulátory
P8: Algoritmy lokalizace
P9: Reprezentace map a plánování tras
P10: Mapování a řízení mobilního robotu
P11: Behavior trees a stavové automaty
P12: Moderní přístupy v robotice  

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Cv1: Návrh mobilního robotu
Cv2: Nasazení a udržování robotu v systému Linux
Cv3: Robot Operating System
Cv4: Simulátor Webots
Cv5: Elementární lokalizační algoritmy
Cv6: Plánování tras
Cv7: Řízení mobilního robotu
Cv8: Behavior trees 
 

Elearning