prof. Ing. Jan Faigl, Ph.D.

Téma je zaměřeno na studium problematiky autonomního sběru dat v úlohách monitorování životního prostředí (např. seismické aktivity, monitorování oceánského dna, lesních porostů) pro vytváření modelů časoprostorových jevů. Sběr dat je realizován autonomním robotickým systémem (robotické vozidlo nebo senzorická sít), pro který je nutné nalézt efektní rozmístění senzorických míst a také spolehlivý plán jejich periodického navštěvování. A to tak, aby byl možné vytvořit dostatečně kvalitní model sledovaného jevu umožnující pochopení přírodních zákonitostí, které studovaný jev ovlivňují. http://cs.felk.cvut.cz/en/people/faiglj

The topic is focused on learning dynamics of robotic systems towards model-based feedback control. In particular, the main challenges are related to developing learning techniques to locomote by robot shape changes and interactions with the environments, such as crawling or soft-bodies robots.

The topic combines challenges of combinatorial optimization with robotic motion planning in instances motivated by robotic data collection and task planning that requires a solution of multivariable continuous optimization and the solution of the routing problems. The focus of the topic is on a generalization of the existing problem formulations towards solution stability analysis, dynamic and multi-vehicle problems

Téma je zaměřeno na studium metod zpracování senzorické informace a vytváření modelu operačního prostoru autonomních vozidel v úlohách autonomní navigace. Cílem je rozvinutí metod, které zvýší spolehlivost navigace autonomního vozidla uvažováním modelu prostředí, který zoohledňuje vliv významných markantů prostředí na přesnost a spolehlivost lokalizace ve scenářích dlouhodobé autonomní navigace. http://cs.felk.cvut.cz/en/people/faiglj