1. SylabUZ
2. Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics
3. summer term 2016/2017
4. Automatic Control and Robotics / Computer Control Systems - Second-cycle studies leading to MSc degree
5. Robot Localization and Navigation

Generate PDF for this page

Robot Localization and Navigation - course description

Aim of the course

• ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie formułowania i implementacji zadań lokalizacji oraz planowania ruchu robotów mobilnych,
• zapoznanie studentów z metodami i technikami nawigowania robotami mobilnymi
• nabycie umiejętności integrowania dostępnych systemów robota mobilnego

Prerequisites

Save changes

Sygnały i systemy dynamiczne, Technika regulacji automatycznej, Algebra liniowa z geometrią analityczną.

Scope

Wprowadzenie. Sposoby poruszania się robotów mobilnych. Roboty wyposażone w nogi oraz roboty jeżdżące na kołach. Sformułowanie podstawowych problemów. Przykłady i typowe aplikacje.
Percepcja robota. Klasyfikacja czujników. Charakterystyka działania sensorów. Pomiary i ich niepewność. Propagacja błędu pomiarowego. Ekstrakcja cech. Algorytmy percepcyjne. Algorytmy wizyjne. Modele reprezentacji danych sensorycznych. Modele przestrzeni roboczej (modele rastrowe, geometryczne, topologiczne).
Kinematyka robotów mobilnych. Modele i ograniczenia kinematyki. Sterowność robota. Przestrzeń robocza i kontrola ruchu. Kinematyka członów wykonawczych (kamera, dalmierze laserowe, manipulatory, etc.).
Lokalizacja robota mobilnego. Klasyfikacja metod. Podstawowe wyzwania w lokalizacji robotów mobilnych. Odometria. Lokalizacja w oparciu o mapę otoczenia. Metody lokalizacji probabilistycznej. Zastosowanie filtru Kalmana w lokalizacji. Systemy lokalizacji stosujące znaczniki otoczenia i globalne systemy pozycjonujące. Autonomiczne budowanie mapy otoczenia.
Nawigacja. Planowanie trajektorii. Klasyfikacja metod planowania ruchu. Przegląd podstawowych technik planowania ruchu (grafy widoczności, dekompozycja przestrzeni roboczej, metody probabilistyczne, metody sztucznego potencjału etc.). Unikanie przeszkód nieruchomych i ruchomych. Optymalizacja ruchu robota.
Sieci robotów mobilnych. Modele sieci robotów mobilnych. Systemy scentralizowane oraz wieloagentowe. Metody planowania ruchu wielu robotów. Koordynacja działań. Utrzymywanie spójności sieci, algorytmy randez-vous i optymalnego rozmieszczania robotów.

Teaching methods

Wykład: wykład konwencjonalny/tradycyjny.

Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez prowadzącego;
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium;
<!--[if !supportLineBreakNewLine]-->
Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%

Recommended reading

1. Kozłowski K.: Modelowanie i sterowanie robotów, PWN, Warszawa, 2003.
2. Dulęba I.: Metody i algorytmy planowania ruchu robotów mobilnych i manipulacyjnych, EXIT, Warszawa, 2001
3. M. J. Giergiel, Z. Hendzel, W. Żyliński: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.
4. K. Tchoń, A. Mazur, I. Hossa, R. Dulęba: Manipulatory i roboty mobilne. Wydawnictwo PLJ, Warszawa 2000.
5. T. Zielińska: Maszyny Kroczące. Podstawy, projektowanie, sterowanie i wzorce biologiczne. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.

Further reading

1. Corke P., Robot Vision Control, Springer Business Media, 2011
2. Siegwart R., Nourbakhsh I.R.: Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press, 2010
3. Murphy R.: Introduction to AI Robotics, MIT Press, 2000.

Notes

Modified by dr hab. inż. Maciej Patan, prof. UZ (last modification: 09-09-2016 12:22)