Prezenční studium

4 roky

prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D.

Předseda :
prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D.
Člen interní :
doc. Ing. Zdeněk Bradáč, Ph.D.
prof. Ing. Pavel Jura, CSc.
doc. Ing. Petr Beneš, Ph.D.
doc. RNDr. Zdeněk Šmarda, CSc.
Člen externí :
prof. Ing. Pavel Ripka, CSc.
Prof. Ing. Roman Prokop, CSc.
doc. Ing. Eduard Janeček, CSc.
prof. Dr. Ing. Alexandr Štefek, Dr.
prof. Ing. Tomáš Vyhlídal, Ph.D.

Doktorský studijní program "Kybernetika, automatizace a měření" je zaměřen na přípravu špičkových vědeckých a výzkumných specialistů v nejrůznějších oblastech řídicí techniky, měřicí techniky, automatizačních systémů, robotiky, umělé inteligence a počítačového vidění.
Cílem je poskytnout ve všech těchto dílčích zaměřeních doktorské vzdělání absolventům vysokoškolského magisterského studia, prohloubit jejich teoretické znalosti, dát jím též potřebné speciální vědomosti i praktické dovednosti a naučit je metodám vědecké práce.
Díky systémovému a komplexnímu pohledu na problematiku řízení a měření se absolventi studijního programu rovněž úspěšně uplatňují na klíčových řídicích a manažerských pozicích a ve funkcích, ve kterých uplatní systémový pohled, znalosti systémové analýzy a optimálního řízení.

Program "Kybernetika, automatizace a měření" profiluje absolventa k samostatné tvůrčí práci a kritickému myšlení založenému na systémovém pohledu na technické i netechnické systémy a svět jako celek. Absolvent programu je vybaven nezbytnými znalostmi matematiky, fyziky, elektrotechniky, teorie i aplikací řízení a regulace, měřicí techniky, robotiky, umělé inteligence, zpracování obrazu a dalších oblastí technické kybernetiky, aplikované elektrotechniky a informatiky. Jedním s charakteristických rysů absolventů je schopnost integrovat široké spektrum znalostí a vytvářet funkční technické, ale i organizační a ekonomické systémy.
Všichni absolventi doktorského studijního programu "Kybernetika, automatizace a měření" prokazují během studia znalosti:
• matematických, fyzikálních a elektrotechnických principů relevantních pro měření a řízení;
• elektronických měřicích systémů, vestavných systémů, komunikačních systémů, teorie řízení, systémů automatického řízení a umělé inteligence;
• návrhu i provozu elektrotechnických, elektronických, měřicích, řídicích a komunikačních systémů.
Absolventi se dobře orientují v problematice moderních technologií (Průmysl 4.0, umělá inteligence, zpracování signálů, počítačové vidění, moderní metody řízení, průmyslové měřicí a řídicí systémy, mobilní i stacionární robotika, komunikační systémy, funkční i systémová bezpečnost).
Absolventi získávají takové odborné znalosti a dovednosti, díky kterým naleznou uplatnění v pokročilé technické praxi, v tvůrčí práci, výzkumu a vývoji, ve výrobě, v řídících a manažerských funkcích v technických nebo obchodních firmách a společnostech na kvalifikačně nejvyšších místech.
Vzhledem k povinné praxi v zahraničí a povinnosti prezentovat získané výsledky, absolvent bude schopen plynule komunikovat a psát odborné texty v anglickém a případně i druhém světovém jazyce. Díky pedagogické praxi a zkušenostmi s prezentací výsledků jak slovem (konference) tak písmem (publikace) bude absolvent také schopen jasně a přesně formulovat a předávat informace a vědecké poznatky. Absolvent bude schopen vyvíjet nové metodiky a strategie a implementovat je pro řešení komplexních problémů. Absolvent tedy bude kvalifikovaný, samostatný vědecko-výzkumný pracovník vybavený teoretickými znalostmi a praktickými zkušenostmi.

Absolventi naleznou uplatnění zejména:
- ve výzkumných, vývojových a projekčních týmech,
- v oblasti odborné činnosti ve výrobních nebo obchodních organizacích,
- v akademické sféře a v dalších institucích zabývajících se vědou, výzkumem, vývojem a inovacemi,
- ve všech oblastech společnosti, kde dochází k aplikaci kybernetických systémů nebo kybernetických principů
Uplatnění naši absolventi nalézají zejména při analýze, návrhu, tvorbě nebo správě komplexních měřicích nebo řídicích systémů, a také při programování, integraci, podpoře, údržbě nebo prodeji těchto systémů.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu, který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. V individuálním studijním plánu jsou specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění.
Student si zapíše a vykoná zkoušky z povinných předmětů (Vybrané kapitoly řídicí techniky, Vybrané kapitoly měřicí techniky a Zkouška z angličtiny před státní doktorskou zkouškou), minimálně dvou povinně volitelných předmětů s ohledem na zaměření jeho disertační práce, a dále minimálně dvou volitelných předmětů (Angličtina pro doktorandy; Citování ve vědecké praxi; Řešení inovačních zadání; Vědecké publikování od A do Z).
Ke státní doktorské zkoušce se může student přihlásit až po vykonání všech zkoušek předepsaných jeho individuálním studijním plánem. Před státní doktorskou zkouškou student vypracuje pojednání k disertační práci, v němž detailně popíše cíle práce, důkladné zhodnocení stavu poznání v oblasti řešené disertace, charakteristiku metod, které hodlá při řešení uplatňovat.
Obhajoba pojednání, které je oponováno, je součástí státní doktorské zkoušky. V další části zkoušky musí student prokázat hluboké teoretické i praktické znalosti v oblasti kybernetiky a elektrotechniky, zejména pak řídicí techniky, senzorů a umělé inteligence. Státní doktorská zkouška probíhá ústní formou a kromě diskuze nad pojednáním k disertačním práce se také skládá z tematických okruhů týkajících se povinných a povinně volitelných předmětů.
K obhajobě disertační práce se student hlásí po vykonání státní doktorské zkoušky a po splnění podmínek pro ukončení, jakými jsou účast na výuce, vědecká a odborná činnost (tvůrčí činnost), a minimálně měsíční studijní nebo pracovní stáž na zahraniční instituci anebo účasti na mezinárodním tvůrčím projektu. Studium je ukončeno obhajobou disertační práce.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu (dále jen ISP), který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. Individuální studijní plán je pro doktoranda závazný. Jsou v něm specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění. Průběžné bodové hodnocení všech aktivit doktoranda je vedeno v dokumentu „Celkové bodové hodnocení doktoranda“ a je součástí ISP. Při zahájení dalšího roku studia pak školitel do ISP zaznamená případné změny. Nejpozději do 15. 10. každého roku studia odevzdává doktorand vytištěný a podepsaný ISP na vědeckém oddělení fakulty ke kontrole a založení.
Během prvních čtyř semestrů skládá doktorand zkoušky z povinných, povinně volitelných anebo volitelných předmětů pro splnění bodových limitů ze Studijní oblasti, a současně se intenzivně zabývá vlastním studiem a analýzou poznatků v oboru stanoveném tématem disertační práce a průběžným publikováním takto získaných poznatků a vlastních výsledků. V dalších semestrech se doktorand již více soustřeďuje na výzkum a vývoj, který souvisí s tématem disertační práce, na publikování výsledků své tvůrčí práce a na vlastní zpracování disertační práce.
Do konce druhého roku studia skládá doktorand státní doktorskou zkoušku, kterou prokazuje široký rozhled a hluboké znalosti v oboru, souvisejícím s tématem disertační práce. K této zkoušce se musí přihlásit nejpozději do 30. dubna ve druhém roce svého studia. Státní doktorské zkoušce předchází zkouška z anglického jazyka.
Ve třetím a čtvrtém roce svého studia provádí doktorand potřebnou výzkumnou činnost, publikuje dosažené výsledky a zpracovává svoji disertační práci. Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci, což je nutné doložit nejpozději při odevzdání disertační práce.
Doktorandi ve čtvrtém roce studia předkládají do konce zimního zkouškového období svému školiteli rozpracovanou disertační práci, který ji ohodnotí. Disertační práci doktorand odevzdává do konce 4. roku studia.
Student prezenční formy doktorského studia je v průběhu studia povinen absolvovat pedagogickou praxi, tj. působit v procesu výuky. Zapojení doktoranda do pedagogické činnosti je součástí jeho vědecké přípravy. Pedagogickou praxí doktorand získává zkušenosti v předávání poznatků a zdokonaluje prezentační dovednosti. Skladbu pedagogických aktivit (cvičení, laboratorní cvičení, vedení projektů apod.) určí doktorandovi vedoucí daného ústavu po dohodě se školitelem. Povinnost pedagogické praxe se nevztahuje na doktorandy-samoplátce a na doktorandy v kombinované formě studia. Zapojení do výuky v rámci pedagogické praxe potvrdí po jejím splnění školitel v IS VUT.

1. Analýza hyperspektrálních dat

   Téma se zabývá výzkumem metod analýz hyperspektrálních dat. Hyperspektrální data představují speciální kategorii dat. Snímky jsou pořízeny ve velkém množství velice úzkých spektrálních pásem, většinou v intervalu od 0,4 do 2,5 µm se šířkou 10 nm. Z tohoto důvodu jsou data vhodná např. pro inspekci / rozpoznávání distribuce látek v potravinách. Tradičním přístupem zpracování hyperspektrálních dat bývá spektrální rozklad vstupních dat na prvočinitele reprezentované tzv. zlomkovými mapami a následné porovnání pomocí spektrálních signatur. Cílem práce je pořízení dat a výzkum využití metod strojového učení pro zpracování hyperspektrálních dat v oblasti inspekce kvality.

   Školitel: Jirsík Václav, doc. Ing., CSc.

2. Autonomní operace bezpilotních letadel v průzkumné robotice

   Výzkum problematiky autonomního bezpilotního leteckého průzkumu zaměřeného na sběr dat o prostředí, tvorbu 3D map a spolupráci více mobilních platforem. Budou studovány aktuální přístupy v plánování trajektorie, tvorbě různých druhů 3D map okolí stroje, vyhýbání překážek a dalších oblasti nezbytné pro bezpečnou autonomní operaci vzdušných průzkumných prostředků v komplexním venkovním prostředí. Na základě současného stavu poznání problematiky budou zvoleny vhodné algoritmy a metody pro řešení tohoto problému. Navržené řešení náslědně bude otertováno v simulovaném prostředí a srovnáno s aktuálními nejlepšími metodami. Cílem je rovněž implementace na reálných bezpilotních letadlech, kterými disponuje pracoviště ÚAMT.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

3. Metody hlubokého učení v mobilní robotice

   Výzkum současných přístupů k využití strojového učení, zejména pak hlubokých neuronových sítí, pro problematiku průzkumné mobilní robotiky. Bude zkoumán současný stav poznání ve vědeckých oblastech jako jsou estimace průchodnosti reálným terénem (včetně 3D), tvorba map okolí robotu, či multimodální fúze dat – typicky kombinace dat z lidarů a kamer. Hlavní důraz bude kladen na podoblast vysvětlitelné umělé inteligence. Cílem bude zkoumat především metody, které mohou vzhledem k výpočetní náročnosti být implementovány na mobilní robotické systémy. Po výběru užšího výzkumného směru budou vybrané techniky implementovány a otestovány jak v simulovaném, tak i v reálném prostředí na robotických systémech dostupných na ÚAMT.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

4. Metody pro měření mechanických rázů

   Téma je zaměřeno na problematiku měření a generovaní mechanických rázů – kalibraci snímačů rázů a kalibraci umělých zdrojů mechanických rázů. Cíle práce spočívají v analýze parazitních vlivů, které mají vliv na celkové nejistoty měření, a hledání nových metod pro jejich potlačení. Pro výzkum bude k dispozici kalibrační systém SPEKTRA CS18 a rázový stroj AVEX SM110 MP.

   Školitel: Beneš Petr, doc. Ing., Ph.D.

5. Metody resilience se zaměřením na průmyslové vestavné systémy

   Výzkum v oblasti metod zvyšujících resilienci se zaměřením na vestavné systémy (zejména obsahující multiprocesorovou nebo heterogenní strukturu v součinnosti s operačním systémem reálného času) s aplikací v průmyslových řídicích systémech v souladu s iniciativou Průmysl 4.0. V úvodní fázi se předpokládá kategorizace současných přístupů se zaměřením na formální přístupy (např. modelem řízená architektura - MDA). Významná část aktivit bude věnována metodám detekce a maskování chyb (hardwarové i softwarové) v systému, přičemž bude využito formálních matematických nástrojů (např. Petriho sítě nebo transitní systémy pro modelování a verifikaci, temporální logika pro definici požadavků) a technik strojového učení. Praktické ověření výsledků výzkumu může probíhat na mikroprocesoru v prostředí hradlového pole (FPGA). Cílem výzkumu je prozkoumat možnosti formálních metod a technik strojového učení pro zvýšení spolehlivosti a bezpečnosti vestavných systémů.

   Školitel: Arm Jakub, doc. Ing., Ph.D.

6. Metody snižování řádu modelu pro řízení složitých systémů

   Téma je zaměřeno na problematiku redukce řádu a tím i výpočetní složitosti modelů dynamických systémů. Předmětem výzkumu budou jak metody vhodné pro lineární systémy, tak i nelineární systémy, přičemž bude přihlédnuto i k možnosti zachování omezení. Cílem je umožnění aplikace pokročilých metod řízení jako MPC i na systémy, kde není přímé použití z důvodu vysoké dimenze systému výpočetně schůdné. Studium bude probíhat v návaznosti na řešené mezinárodní a národní výzkumné projekty ve spolupráci s aplikační sférou.

   Školitel: Václavek Pavel, prof. Ing., Ph.D.

7. Modelování speciálních bezpečnostních funkcí s ohledem na průmyslový Ethernet

   Téma je zaměřeno na výzkum nových modelů speciálních bezpečnostních funkcí pro funkční bezpečnost strojů, ale také do oblasti procesní bezpečnosti. Cíle práce spočívají v důkladné analýze současných dostupných modelů bezpečnostních funkcí, zkoumání vlivu komunikačních prostředků, především průmyslového Ethernetu. Na základě provedené analýzy student navrhne nové modely a bude vyvíjet nové algoritmy pro verifikaci příslušných bezpečnostních logických funkcí bezpečnostních prvků pro stroje a bezpečnost procesů. Řešení tématu bude probíhat v návaznosti na národní a mezinárodní projekty realizované ve spolupráci s aplikační sférou.

   Školitel: Štohl Radek, Ing., Ph.D.

8. Motor jako snímač

   V aplikacích vyžadujících vysoký stupeň zabezpečení pohonu, jako jsou například systémy odolné proti selhání, nebo fail operational systémy se využívá redundance. U elektrických pohonů se jedná o přidání snímačů, které nejsou nezbytně nutné pro řízení v normálním režimu a využití vícefázových motorů nebo speciálních topologií měniče. U řízení vícefázových elektrických pohonů se nabízí využití motoru, nebo jeho části, jako redundantního snímače. Zhoršení jeho provozních parametrů je v tomto případě akceptovatelné, je vyžadována omezená funkčnost po omezenou dobu. Řešení tohoto úkolu vyžaduje seznámení se s různými typy vícefázových elektrických motorů a výběr vhodného typu s ohledem na jeho použitelnost jako snímače. Následně bude proveden návrh algoritmů řízení motoru v případě poruchy a využití zpětné vazby z motoru. Algoritmy budou ověřeny na reálném motoru prostředky rychlého prototypování.

   Školitel: Blaha Petr, doc. Ing., Ph.D.

9. Pokročilé senzorické struktury pro měření v ultrazvukové oblasti

   Téma je zaměřeno na výzkum v oblasti pokročilých senzorických struktur (MEMS, optovláknové, víceprvkové) a navazujících metod pro zpracování signálů v akustické oblasti využitelné při měření signálů generovaných v pevných materiálech pro jejich bezdemontážní diagnostiku a také při měření ultrazvukových signálů přenášených volným prostorem. Omezením klasických piezoelektrických snímačů, které jsou v současné době nejčastěji využívány, je komplikovanost realizace širokopásmově citlivých prvků a jejich rozměry. Výzkumné práce budou tedy zaměřeny na návrh, simulaci, optimalizaci a charakterizaci takových MEMS struktur, které zajistí snímaní a analýzu ultrazvukových signálů v širším kmitočtovém rozsahu a dále na výzkum metod pro zpracování signálů s ohledem na optimalizaci rozměrů a energetické spotřeby celého snímače. Možnost definovat potřebné parametry snímačů ve fázi návrhu zajistí následný vysoký aplikační potenciál v technické diagnostice a dále v chemickém a farmaceutickém průmyslu. Výzkum bude probíhat v návaznosti na řešené a plánované národní i mezinárodní projekty.

   Školitel: Havránek Zdeněk, Ing., Ph.D.

10. Využití moderních snímačů v autonomních vozidlech

    Výzkum v oblasti datové fúze moderních snímačů okolí za účelem získání robustní informace o okolí autonomního vozidla nebo mobilního robotu. Výzkum bude zaměřen především na kombinaci optoelektronických vektorových a maticových snímačů, tj. planárních a 3D lidarů, RGB a DRGB kamer, termálního zobrazování, atd. Po výběru vhodného směru výzkumu bude cílem doplnit existující senzorický systém, případně navrhnout nový a vyvinout algoritmy pro robustní datovou fúzi, která umožní získávat validní informaci o okolí vozidla/robotu v reálném čase v širokém spektru klimatických a viditelnostních podmínek. Cílem bude rovněž porovnání s ostatními metodami a ověření vlastností formou experimentů.

    Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

1. kolo (podání přihlášek od 01.04.2022 do 15.05.2022)

1. Bezkontaktní snímání nepatrných změn

   Téma je zaměřeno na detekci vad pomocí bezkontaktního snímání nepatrných změn v obraze. Schopnost extrahovat a vizualizovat malé signály ve videích má mnoho praktických aplikací, od vývoje systémů pro podporu lékařské diagnostiky až po měření vibrací či hledání povrchových poruch. Cílem výzkumu bude zefektivnit stávající metody bezkontaktní detekce a měření srdečního pulzu a přijít s vlastními metodami pro co nejširší snímání životních funkcí – například zkombinováním eulerovské video magnifikace a měření rychlosti pulzní vlny pro měření srdeční frekvence a tlaku. Vedlejším výstupem pak mohou být metody detekce zajímavých nepatrných pohybů s využitím adaptivních prostorových filtrů, strojového učení pro rozpoznávání emocí nebo nalezení paradigmat komplementujících Lagrangeovu a Eulerovskou perspektivu.

   Školitel: Jirsík Václav, doc. Ing., CSc.

2. Decentralizovaný multirobotický průzkum

   Výzkum v oblasti současných progresivních přístupů k decentralizovanému multirobotickému průzkumu složitých neznámých vnějších (outdoorových) oblastí. Výzkum bude zaměřen na systémy kombinující více pozemních a letových průzkumných robotických prostředků do kolaborující robotické skupiny. Po výběru vhodného směru výzkumu bude cílem prozkoumat případně navrhnout algoritmické přístupy k řešení tohoto problému. Cílem potom bude vybrané algoritmy implementovat, porovnat se současnými nejlepšími algoritmy a ověřtit pomocí simulací jejich skutečné parametry. Cílem bude rovněž následné provedení experimentů s reálnými robotickými systémy pracoviště ÚAMT.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.

3. Diagnostika poruch elektrických pohonů založená na referenčních modelech

   Téma je zaměřeno na výzkum v oblasti matematického modelování poruch elektrických pohonů, analýzu dopadů dané poruchy na stavy pohonu a převod vytvořených modelů do diskrétní formy vhodné pro diagnostiku a kompenzaci poruch pomocí algoritmů s referenčním modelem. Cílem je dosažení kompromisu mezi přesností a složitostí navržených modelů jak ve spojité, tak v diskrétní formě. Dalším cílem je návrh diagnostických algoritmů pro detekci přítomnosti poruch a případně jejich závažnosti. Detekce poruch bude realizována v reálném čase na měniči, aby bylo možné výsledky diagnostiky použít pro jejich kompenzaci k zajištění běhu pohonu při funkční poruše.

   Školitel: Blaha Petr, doc. Ing., Ph.D.

4. Metody zvyšování resileince vestavných systémů

   Výzkum zaměřený na metody tvorby resilientních (odolných, robustních, houževnatých) vestavných systémů se zaměřením na vestavné systémy vybavené operačním systémem reálného času. Výzkumné aktivity vychází z metod, které jsou používány pro návrh vestavných systémů se zvýšenými požadavky na funkční bezpečnost a kybernetickou bezpečnost, přičemž se předpokládá že část výzkumných metod bude zaměřena i na využitelnost technologie blockchain v aplikacích pro vestavné systému (např. pro potřeby IoT aplikací nebo metrologie-elektronických kalibračních certifikátů). Cílem výzkumu je zkoumat obecně platné principy využívané pro dosažení resilience a vybraný princip nebo principy adaptovat pro oblasti vestavných systémů v například v podobě nových návrhových vzorů.

   Školitel: Fiedler Petr, doc. Ing., Ph.D.

5. Objektivní měření a kvantifikace v medicíně užitím pokročilých kybernetických aplikací

   Dle principu Evidence Based Medicine (EBD) je objektivní důkaz nezbytný pro správnou diagnózu a správnou volbu terapie. Vhodné metody poskytující dostatečně objektivní index relevantní daným symptomům však chybí například v dermatologii, diabetologii, fyzioterapii či onkologii. Cílem tématu je hledání nových objektivních diagnostických metod využitím netradičního pohledu na medicínské problémy z pohledu kybernetiky. Výzkumné práce se budou věnovat vývoji chybějících metod pro identifikaci stavu živých soustav, které budou využívat zejména objektivní kvantifikace symptomů (otok, zánět, atrofie, blokace, apod.), a to převážně přesným multispektrálním 3D skenováním vybraných parametrů (např. 3D teplotní rozložení, přesné 3D volumetrické měření či topologické uspořádání). Výzkum bude navazovat na výsledky H2020 projektu ASTONISH, v rámci kterého již bylo dosaženo prvních pozitivních výsledků v této oblasti. Výzkumné práce budou při identifikaci živých soustav a jejich poruch čerpat mimo jiné také z nejnovějších pokročilých metod technické kybernetiky, včetně užití umělé inteligence. Výstupem pak budou nové přesné objektivní kvantifikační metody, které přinesou účinnější terapii, kratší dobu zotavení, nižší náklady a vyšší kvalitu zdravotní péče, a to nejen ve výše uvedených oborech.

   Školitel: Chromý Adam, Ing., Ph.D.

6. Prediktivní diagnostika

   Prediktivní diagnostika je perspektivní výzkumná oblast s rychlým rozvojem nových metod založených na datech. Bohužel je stále mnoho oblastí, kde tento přístup selhává a je nutné použít klasický přístup založený na znalostech. Cílem výzkumu je zkombinovat metody obou přístupů a pokusit se je uplatnit v dosud opomíjených oblastech, např. ve stavebnictví nebo zkušebnictví.

   Školitel: Beneš Petr, doc. Ing., Ph.D.

7. Vizuální teleprezence v mobilní robotice

   Výzkum v oblasti současných progresivních přístupů k imersivní vizuální teleprezenci pro využití v průzkumné a servisní mobilní robotice. Výzkum bude zaměřen na dosažení co nejlepšího vizuálního vjemu a bude zahrnovat především následující podoblasti - stereovize, nízká latence snímacího, přenosového a zobrazovacího řetězce, vysoké rozlišení, bezdrátový přenos, snímání polohy hlavy a predikce jejího pohybum a další. Po výběru vhodného směru výzkumu bude navrženo a technicky realizováno vlastní řešení s ověřením parametrů. Předpokládá se experimentální nasazení na některém z robotických prostředků, kterými disponuje VUT v Brně.

   Školitel: Žalud Luděk, prof. Ing., Ph.D.