Lidé

doc. Ing. Martin Saska, Dr. rer. nat.

Aktuální PhD studenti

Tim Felix Lakemann, MSc.

Katedra kybernetiky

Visual relative localization and stabilization of groups of unmanned helicopters

Ing. Martin Jiroušek

Katedra kybernetiky

Relative localization and stabilization of large groups of UAVs

Ing. Filip Novák

Katedra kybernetiky

Kooperativní senzorické snímání skupinou bezpilotních letounů v prostředí s překážkami

Ing. Matej Novosad

Katedra kybernetiky

Motion planning for task-constrained robotic systems

Ing. František Nekovář

Katedra kybernetiky

Algoritmy pro plánování pohybu formace bezpilotních letounů

Ing. Matěj Petrlík

Katedra kybernetiky

Kooperativní senzorické snímání skupinou bezpilotních letounů v prostředí s překážkami

Parakh Manoj Gupta

Katedra kybernetiky

Motion planning for formations of micro aerial vehicles

Ing. Pavel Petráček

Katedra kybernetiky

Robustní Lokalizace UAV v Percepčně-Degradovadných Prostředích

Ing. Michal Werner

Katedra kybernetiky

Cooperative sensing by group of unmanned aerial vehicles in environment with obstacles

Ing. Michal Pliska

Katedra kybernetiky

Relative localization and stabilization of large groups of UAVs

Ing. Jiří Horyna

Katedra kybernetiky

Řízení a stabilizace roje bezpilotních systémů

Ing. Ondřej Procházka

Katedra kybernetiky

Řízení a stabilizaci roje bezpilotních letounů / Planning and Control for aerial systems in clutrered environments

Ing. Matouš Vrba

Katedra kybernetiky

Detekce a lokalizace pro autonomní bezpilotní letouny

Swati Dantu

Katedra kybernetiky

Learning-based planning and control for agile drone flight

Ing. Michal Minařík

Katedra kybernetiky

Planning and control for aerial systems in cluttered environments

Akash Chaudhary

Katedra kybernetiky

Stabilization and Control of Swarm of Micro Aerial Vehicles

Školitel - Specialista

Ing. Vít Krátký

Katedra kybernetiky

Kooperativní senzorické snímání skupinou bezpilotních letounů v prostředí s překážkami

Ing. Václav Pritzl

Katedra kybernetiky

Cooperative Multi-UAV Navigation in GNSS-Denied Environments

Ing. Petr Štibinger

Katedra kybernetiky

Perception-driven autonomy for mobile robots in hazardous environments

Ing. Vojtěch Vrba

Katedra kybernetiky

Data fusion in areal robotics

Archiv PhD studentů

Ing. Robert Pěnička, Ph.D.

Plánování sběru dat pro vzdušné prostředky

Ing. Tomáš Báča, Ph.D.

Kooperativní senzorické snímání skupinou bezpilotních letounů

Disertační témata

Algoritmy pro plánování pohybu formace bezpilotních letounů

  • Program: Informatika – Katedra kybernetiky
  • Katedra: Katedra kybernetiky
    • Popis:
      Nedávný vývoj a miniaturizace bezpilotních helikoptér umožňuje studovat možnosti nasazení systémů více jednoduchých strojů kooperativně řešících daný úkol. Současný stav poznání se omezuje na řízení skupin helikoptér v laboratorní prostředí s využitím přesných externích lokalizačních systémů ve zpětné vazbě. Úloha řízení formace helikoptér v reálném prostředí vyžaduje nové přístupy založené pouze na palubních senzorech a palubních výpočetních prostředcích. Cílem dizertační práce je pokračovat ve výzkumu naší skupiny v oblasti plánování pohybu a optimálního řízení formací kompaktního tvaru. Vyvíjená metodologie a následně implementovaný systém umožní plánovat komplexní manévry formace ve složitém prostředí s dynamickými překážkami. Doktorand se ve své práci také zaměří na teoretické i praktické stanovení podmínek stability formace, v závislosti na senzorickém systému použitém pro relativní lokalizaci jednotlivých členů formace. Předpoklady pro zájemce: znalost programování v C a/nebo v MATLABu, dobrá znalost matematiky, zkušenosti s bezpilotními letouny výhodou. http://imr.ciirc.cvut.cz/People/Martin

Kooperativní senzorické snímání skupinou bezpilotních letounů v prostředí s překážkami

  • Program: Informatika – Katedra kybernetiky
  • Katedra: Katedra kybernetiky
    • Popis:
      Pokrok ve vývoji metod pro řízení a stabilizaci bezpilotních helikoptér umožňuje jejich nasazení v konkrétních robotických scénářích v reálném prostředí. Bezpilotní prostředky jsou nejčastěji využívány jako nosič běžných robotických senzorů (kamery, dálkoměry), ale i specializovaných měřících zařízení (senzory pro měření radiace, znečištění ovzduší). Použití skupiny malých vzájemně spolupracujících helikoptér (MAV) nabízí možnost distribuovaného senzorického měření se zvýšenou tolerancí systému vůči poruchám a současně využití heterogenních senzorů i přes omezení dané nízkou nosností MAV. Cílem dizertační práce bude pokračovat ve výzkumu skupiny Multi-robotických systémů v oblasti řízení a koordinace skupin MAV. Doktorand bude vyvíjet teorii a metodologii pro kooperativní senzorický sběr dat přizpůsobenou pro multirobotické aplikace. Ve své práci se zaměří na použití vzájemně spolupracující skupiny MAV v prostředí s velkým výskytem překážek (např. les), kde MAV platforma přináší největší přidanou hodnotu ve srovnání s komerčně dostupnými systémy bezpilotních letounů. Cílem práce bude teoreticky i experimentálně studovat podmínky stability skupiny MAV v závislosti na charakteristice okolního prostředí a dosahu palubních senzorů. Předpoklady pro zájemce: praktická a i teoretická zkušenost s bezpilotními letouny, programování v C, dobrá znalost matematiky. Další informace lze nalézt na http://mrs.felk.cvut.cz/

Multi-robotické nepřetržité monitorování a prostorové pokrytí

  • Program: Informatika – Katedra kybernetiky
  • Katedra: Katedra kybernetiky
    • Popis:
      Nepřetržitý monitoring rozlehlých prostředí mobilními roboty je jedním z nejlogičtějších aplikačních scénářů robotiky. V budoucnu lze předpokládat využití autonomních systémů v různé komplexnosti, od formace několika úzce spolupracujících robotů až po obrovské roje jednoduchých robotů umožňující současný distribuovaný sběr senzorické informace v prostředí. Atraktivita těchto témat roste zejména s nedávným pokrokem ve vývoji a miniaturizaci bezpilotních helikoptér (MAVs), ale i dalších vzdušných a pozemních platforem. Cílem disertační práce bude teoretický výzkum problémů, které vyvstávají při nasazení velkých skupin robotů řešících tyto úlohy v dlouhém časovém horizontu a s omezenými výpočetními palubními prostředky, které umožní dosáhnout plné autonomie. Kromě úloh optimálního rozmístění robotů a jejich koordinace, budou během práce zkoumány strategie pro optimální využití více redundantních robotů s omezenými zdroji energie a jejich nahrazení v případě poruchy. Součástí práce bude teoretická analýza vyvinutých principů, ale i experimentální ověření těchto přístupů v konkrétních multi-robotických scénářích. Při experimentální činnosti budou využity MAVs platformy skupiny Multi-robotických systémů, do jejíhož výzkumu budou výsledky práce integrovány, ale i další robotické platformy používané na katedrách kybernetiky a počítačů v rámci Centra robotických a autonomních systémů. Předpoklady pro zájemce: praktická a i teoretická zkušenost s robotikou, programování v C a MATLABu, nadprůměrná znalost matematiky. Další informace lze nalézt na http://mrs.felk.cvut.cz/

Řízení a stabilizaci roje bezpilotních letounů

  • Program: Informatika – Katedra kybernetiky
  • Katedra: Katedra kybernetiky
    • Popis:
      Roje levných miniaturizovaných vzdušných prostředků mají vysoký aplikační potenciál v bezpečnostních i civilních aplikacích, jako je robotický dohled, průzkum, mapování, monitoring prostředí. Více jednodušších malých helikoptér dokáže obvykle zadaný úkol kolektivně vyřešit efektivněji (rychleji a hlavně spolehlivěji), než jedna lépe vybavená a celkově dražší helikoptéra. Cílem dizertační práce je navrhnout mechanismus pro řízení a stabilizaci skupiny helikoptér, který by dokázal plně využít vlastnosti rojového chování v podobě možnosti redundance, zaměnitelnosti jedinců roje a decentralizovaného řízení využívající pouze informaci o nejbližších sousedech, což povede ke zvýšení spolehlivosti a snížení nároků na komunikaci. Jedním z možných přístupů je použití vzorců chování pozorovaných v rojích v přírodě, protože senzorický model smyslových orgánů ptáků a ryb je podobný sensorům, kterými je možné vybavit helikoptéry. Součástí práce bude teoretická a experimentální analýza stability roje v reálném prostředí. Předpoklady pro zájemce: znalost programování v C a/nebo v MATLABu, dobrá znalost matematiky, zkušenosti s bezpilotními letouny výhodou. http://imr.ciirc.cvut.cz/People/Martin

Vizuální relativní lokalizace a stabilizace členů skupiny autonomních helikoptér

  • Program: Informatika – Katedra kybernetiky
  • Katedra: Katedra kybernetiky
    • Popis:
      Student se zaměří na vývoj robustní vizuální lokalizace sousedních entit roje bez nutnosti použití umělých identifikačních prvků na jednotlivých helikoptérách. Cílem práce bude vývoj vhodné metodologie pro plně autonomní detekci pohyblivých objektů na pohyblivém pozadí. Výzkum bude zaměřen na rychlost zpracování vizuální informace s použitím omezené výpočetní kapacity nesené na palubě letounů s cílem přímé integrace výstupů metod do zpětné vazby řízení skupiny helikoptér. Nad rámec běžných přístupů vizuální detekce a sledování pohybujících se předmětů, bude kromě real-time přístupu řešena koordinace a kooperace členů roje s cílem zpřesnit relativní lokalizaci a zvýšit její robustnost. Toto povede k možnosti analýzy vlivu kvality relativní lokalizace na vlastnosti rojové chování systému a jeho stabilitu a naopak ke studiu optimálních vzorců chování kompaktních skupin letounů vzhledem k přesnosti a robustnosti relativní lokalizace. Kromě přínosu k výzkumu metod identifikace a sledování pohybujícího se předmětu známého tvaru v obraze a jejich posunu k real-time a embedded řešením použitelným ve zpětné vazbě řízení více-robotických systémů, toto téma nabízí i zajímavý mezioborový přesah ke studiu chování živých rojů v přírodě. Obecně je velmi obtížné nebo nemožné zjišťovat vliv změny percepce jedinců roje na jejich výsledné rojové chování u živých systémů. Navrhovaný systém vizuální relativní lokalizace umožní takové změny emulovat a jejich vliv studovat v umělém roji řízeném pravidly vypozorovanými v živé přírodě. Předpoklady pro zájemce: praktická a i teoretická zkušenost s počítačovým viděním, programování v C, dobrá znalost matematiky. Další informace lze nalézt na http://mrs.felk.cvut.cz/

Za stránku zodpovídá: Ing. Mgr. Radovan Suk