Témata studentských prací

Studentům bakalářského i magisterského studia nabízíme témata z různých oblastí robotiky. Naši studenti řeší úlohy např. navigace, lokalizace, plánování pro jednoho i více robotů, nebo zpracování informace z dálkoměrných senzorů a standardních i RGBD kamer. Pracujeme jak se simulovanými daty, tak s reálnými roboty od klasických manipulátorů, přes mobilní roboty až po drony. V laboratoři máme rovněž Tiago++ - dvouruký mobilní manipulátor. Témata jsou vypisována tak, aby na ně šlo v následujícícm semestru navázat bakalářskou/diplomovou prací.

Leaflet with Semester Projects, Thesis Topics & Summer Jobs

Upozornění: vypsaná témata mohou být zamluvena, informujte se proto vždy u našich pracovníků. Mimo vypsaná témata je také možné po předchozí konzultaci s našimi pracovníky vymyslet vlastní zadání práce.

Vybrané práce našich studentů z minulých let

Václav Kůla: Navigation for a Two–Handed Mobile Manipulator TIAGO++

Tato práce řeší problém ovládání výtahu robotem TIAGo++. Řešili jsme problém víceposchoďové navigace, použili jsme již naimplementované metody na navigaci TIAGo robota na jednom patře a vypracovali pro TIAGo robota způsob, jak používat výtah, aby se pohyboval mezi patry. Navigace na jednotlivých patrech je dobře známý problém, který již byl vyřešen mnohokrát. Autonomní ovládání výtahu není v robotice tak moc prozkoumaný problém, proto většina našeho usilí směřovala do jeho vyřešení. To se povedlo a TIAGo je schopný pohybovat se po jednom patře, použít výtah k přesunu do jiného patra a změnil mapu, podle které se naviguje na mapu správného patra.

Marek Jalůvka: TIAGo++: a robotic archer

Tato práce popisuje TIAGo++ robotického lukostřelce, který je schopný střílet na terč detekovaný kamerou robota. Nejprve jsou definovány bližší specifikace řešeného problému spolu s popisem použitého robota a luku s šípy. Dále je problém dekomponován na potřebné podúlohy - převzetí a simulace matematického modelu luku, design vhodných trajektorií natahování luku pro robota (s požadavkem na nízké točivé momenty motorů robota), vypracování detektoru terče a proces kombinující přechozí podúlohy do řídící smyčky, která slouží k detekci, zamíření a výstřelu na terč robotem. Všechny tyto podúlohy jsou detailně popsány nejprve teoreticky, poté je popsána jejich implementace na reálném robotovi a nakonec jsou stěžejní části systému - trajektorie pro natahování luku, detektor terče a proces střílení na terč - vyhodnoceny.

Jan Mikula: Search for a static object in a known environment

Problém mobilního hledání obecně spočívá v nalezení jednoho nebo více cílů v daném prostředí pomocí jednoho nebo několika mobilních senzorů. My předpokládáme jeden statický objekt, který je, neznámo kam, umístěn dovnitř známého 2D polygonálního prostředí a chceme ho nalézt s pomocí jediného mobilního robotu v průměru co nejrychleji. Robot je vybaven senzorem s 360° rozhledem a omezeným dosahem viditelnosti, který po celou dobu hledání snímá okolí. U robotu se předpokládá schopnost rozpoznat objekt zájmu pokud se vyskytuje v jeho zorném poli. Jádrem problému je tedy naplánovat co nejeefektivnější strategii hledání. V této práci navrhneme a implementujeme novou metodu pro tento problém a experimentálně ověříme její vlastnosti. V obecné rovině problém řešíme standardně a to rozdělením na diskretizaci a optimalizaci. Obě části našeho řešení jsou nicméně inovativní. Navrhujeme nový způsob, jak diskretizovat prostředí s využitím řešení souvisejícího, tzv. hlídačova problému. Zavádíme také obecnou metaheuristiku produkující efektivní plány pro několik diskrétních modelů původního problému. Nová metaheuristika, která bere v úvahu omezený výpočetní čas, je nejprve navržena pro nejjednodušší model - problém cestujícího doručovatele - a to pomocí obecné metodiky založené na vyhodnocení distribuce výpočetního času z mnoha běhů. Testována na několika sadách standardních instancí používaných komunitou z operačního výzkumu, naše metaheuristika výrazně překonává současný nejlepší přístup z literatury v experimentech s omezením na výpočetní čas v rozmezí od 1 do 100 sekund. Dále poskytuje konkurenceschopné výsledky v tradičním smyslu a v experimentech s danou cílovou kvalitou řešení, která odpovídá nejlepšímu známému řešení zhoršenému přibližně o 1%. Metaheuristika je dále rozšířena tak, aby lépe modelovala problém mobilního hledání, a to zohledněním úsilí potřebného k otáčení robota, snímání na cestě mezi lokacemi a dalších reálných aspektů problému. Navrhovaná diskretizace a metaheuristika společně produkují efektivní strategie pro mobilní hledání, jak ukazují naše vlastní idealizované simulace a také experimenty v realistickém prostředí robotického simulátoru. V reálném životě lze naše řešení použít například jako efektivní plánovač v krizovém scénáři, kde mobilní robot nebo jiný druh agenta hledá oběti po nějaké katastrofě.

Lukáš Fanta: The Close Enough Travelling Salesman Problem in the Polygonal Domain

Close-Enough Traveling Salesman Problem (CETSP), varianta dobře známého problému obchodního cestujícího (TSP), je jedním z důležitých problémů při aplikacích zabývajících se trasováním a plánováním cest na oblastech tvaru kružnic. Příklady těchto aplikací jsou následující: automatické odečty elektroměrů, sběr dat v kruhových oblastech a hledání zdrojů gamma záření. Cílem této práce bylo zkombinovat stávající algoritmy za účelem dosažení kvalitnějších výsledků získaných v kratším čase, než bylo dříve dosaženo. Byla navržena nová metoda s názvem GLNS-CETSP, která kombinuje metodu pro nalezení nejkratší cesty mezi dvěma body a kružnicí zvanou bod-kružnice-bod (PCP) s algoritmy GLNS a TCP. Byly provedeny experimenty k otestování různých konfigurací GLNS-CETSP. Mezi testované konfigurace patří mód (rychlý, střední, pomalý), inicializační heuristiky (random\_insertion, random, GSOA, and LKH) a dvě verze PCP. Kromě toho byl nový přístup srovnán s nejmodernějšími metaheuristikami. Naměřené výsledky ukázaly, že GLNS-CETSP ve většině případů dosahuje kvalitnějších výsledků než nejmodernější metaheuristiky. Ukázalo se také, že GLNS-CETSP je ve většině případů druhým nejrychlejším algoritmem. V případech obsahujících více než 200 kruhů se však doba výpočtu výrazně prodlužuje. V reakci na to byl navržen druhý nový algoritmus GSOA+TCP. Jak název napovídá, kombinuje algoritmy GSOA a TCP. Ačkoli GSOA+TCP nebyl schopen dosáhnout tak dobrých výsledků jako GLNS-CETSP, kombinace dvou velmi rychlých algoritmů vedla k velmi rychlé a efektivní metodě. Přidání TCP k GSOA výrazně zlepšilo kvalitu výsledků za minimální časové ztráty. Na základě vlastností těchto dvou nových metod bylo rozhodnuto, že každý z algoritmů by měl být použit v jiné situaci. GSOA+TCP by měl být používán zejména v aplikacích, kde je výpočetní čas omezený a kde instance obsahují více než 500 kružnic. Problém CETSP má 4 různé varianty, z nichž pouze dvě byly dříve vyřešeny zmíněnými aproximačními algoritmy. GLNS -CETSP byl rozšířen o řešení dalších dvou typů, které doplňují stávající varianty o polygonální překážky. Proto byly vegenerovány nové CETSP instance na mapách (jari-huge, large, potholes and warehouse) s polygonálními překážkami a bez nich pomocí námi vytvořeného generátoru CETSP instancí.

Tomáš Rybecký: Trajectory planning for a heterogeneous team in an automated warehouse

Tato diplomová práce rozvíjí téma plánování trajektorií pro skupinu kooperujících robotů, a to konkrétně v prostředí automatizovaného skladu, které má pro multiagentní plánování svá specifika. Práce se za- bývá možnými modifikacemi plánovacích algoritmů na základě těchto specifik, jako například potřeby lokálních úprav již existujících plánů. Dále pak popisuje vývoj a fungování systému pro řízení flotily robotů v automatizovaném skladu, a to včetně zahrnutí lidského pracovníka bezpečně se pohybujícího mezi roboty. Plánovací algoritmy i kontrolní systém byly implementovány v jazyce C++. Jejich funkčnost je na závěr diskutována včetně srovnání s jinými metodami.