Autonomni mobilni roboti

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.

Laboratorijske vježbe

Opis predmeta

Roboti ubrzano napreduju od nepomičnih manipulatora u tvornicama do sve kompleksnijih sustava koji su sposobni obavljati izazovne zadatke u svakodnevnom ljudskom okruženju. Cilj ovoga predmeta je uvesti fundamentalne koncepte i algoritme potrebne za razvoj autonomnih mobilnih robota. Bilo da su to samovozeći automobili, mobilni roboti za logističke primjene ili uslužni roboti, svima njima je zajedničko da su algoritmi koje obrađujemo u ovom predmetu nužni da bi imali sposobnost autonomije u kompleksnim okruženjima. Na početku predmeta ćemo predstaviti uvodna razmatranja o autonomnim mobilnim robotima: osnovne pojmove, definiciju, klasifikacije, povijesni razvoj, primjene i primjere mobilnih robota. Pošto su za razvoj autonomije neophodni senzori, upoznat ćemo se s obradom i interpretacijom podataka propriocepcijskih i percepijskih senzora mobilnih robota. Razmatrat ćemo i fuziju informacija više senzor, a radi povećanja kakvoće i robusnosti njegove navigacije kroz prostor, kao i strukture sustava upravljanja i navigacije. Na kraju ćemo analizirati metode i algoritme navigacije te izbjegavanja prepreka, pretraživanja nepoznatog prostora, istovremene lokalizacija i mapiranja (SLAM) te planiranja putanje robota.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Jezgreni predmeti profila 2 (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER2-HR] Automatika - profil
Predmeti specijalizacije profila (3. semestar)

Ishodi učenja

  1. grupirati mobilne robote po raznim kriterijima
  2. analizirati pogonske mehanizme i senzorske sustave prikladne za mobilne robote u ovisnosti o primjeni
  3. razviti algoritme fuzije senzora
  4. razviti algoritme planiranje gibanja
  5. razviti algoritme lokalizacije mobilnih robota
  6. razviti algoritme izgradnje 2D karte prostora

Oblici nastave

Predavanja

Predavanja će se održavati interaktivno gdje će studenti uz praćenje nastavnika odrađivati jednostavne primjere.

Laboratorij

Na laboratorijskim vježbama će studenti rješavati složenije zadatke iz poglavlja odrađenih na predavanjima.

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Laboratorijske vježbe 50 % 30 % 50 % 30 %
Međuispit: Pismeni 50 % 30 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 50 % 30 %
Završni ispit: Usmeni 10 %
Ispit: Pismeni 50 % 60 %

Tjedni plan nastave

  1. Kinematički modeli i ograničenja
  2. Kinematički modeli i ograničenja
  3. Upravljanje gibanjem
  4. Upravljanje gibanjem
  5. Stragije dekompozicije, Izgradnja karte prostora
  6. Stragije dekompozicije, Izgradnja karte prostora
  7. Lokalizacija Kalmanovim filtrom, Triangulacija
  8. Međuispit
  9. SLAM zasnovan na Kalamnovom filtru, SLAM zasnovan na Bayesovim filtrima
  10. SLAM zasnovan na Kalamnovom filtru, SLAM zasnovan na Bayesovim filtrima
  11. Planiranje puta
  12. Planiranje puta
  13. Izbjegavanje prepreka, Navigacija
  14. Navigacija
  15. Završni ispit

Literatura

(.), Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh and Davide Scaramuzza (2011.), Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press,
(.), Dieter Fox, Sebastian Thrun, and Wolfram Burgard (2005.), Probabilistic Robotics, The MIT Press,
(.), Gregory Dudek and Michael Jenkin (2000.), Computational Principles of Mobile Robots, Cambridge University Press,

Za studente

Izvedba

ID 222480
  Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R3 E-učenje
45 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
12 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

87,5 izvrstan
75 vrlo dobar
62,5 dobar
50 dovoljan