Detail předmětu

Robotika

FIT-ROBAk. rok: 2015/2016

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

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

Ing. Filip Orság, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

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.

Základní literatura

  1. Nolfi, S., Floreano, D.: Evolutionary Robotics : The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Bradford Books, 2004, ISBN 0262640562
  2. Holland, J., M.: Designing Autonomous Mobile Robots: Inside the Mind of an Intelligent Machine, 2003, ISBN 0750676833
  3. Craig, J., J.: Introduction to Robotics: Mechanics and Control, Prentice Hall, 2003, ISBN 0201543613
  4. Sciavicco, L., Siciliano, B.: Modelling and Control of Robot Manipulators (Advanced Textbooks in Control and Signal Processing), Springer Verlag, 2000, ISBN 1852332212
  5. Murphy, R., R.: An Introduction to AI Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Bradford Books, 2000,  ISBN 0262133830 
  6. Laumond, J., P.: Planning Robot Motion, Springer-Verlag, 1998, ISBN 3540762191  
  7. Spong, M., Vydyasagar, M.: Robot Dynamics and Control, J. Willey, 1989, ISBN 047161243X

Doporučená literatura

  1. Craig, J., J.: Introduction to Robotics: Mechanics and Control, Prentice Hall, 2003, ISBN 0201543613
  2. Murphy, R., R.: An Introduction to AI Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Bradford Books, 2000,  ISBN 0262133830
  3. Šolc, F.: Robotické systémy, VUT v Brně, 1990

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

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

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Filip Orság, Ph.D.

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. 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.

Laboratorní cvičení

6 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Filip Orság, Ph.D.

Osnova

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

Projekt

20 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Filip Orság, Ph.D.