Inteligentne maszyny

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

IMA

1

Przedmiot ma na celu wprowadzenie studentów w różne aspekty wykorzystania narzędzi informatyki w inteligentnych maszynach. Zagadnienia omawiane w trakcie zajęć obejmują: automatyczną regulację, robotykę mobilną oraz systemy wizji maszynowej. Jako praktyczny przykład inteligentnego systemu wbudowanego rozważany jest robot mobilny, dla którego studenci mają możliwość zaprojektowania i przetestowania algorytmy regulacji, nawigacji oraz systemu wizyjnego.

WYKŁADY:

1. Wprowadzenie: regulamin przedmiotu, zasady zaliczania, struktura ramowa programowania robotów – ROS (2 godz.).
2. Narzędzia programowania oraz symulacji robota mobilnego (2 godz.).
3. Modelowanie systemu robotów wykorzystując dziedzinowe języki modelowania (2 godz.).
4. Opis procesów dynamicznych w czasie ciągłym i dyskretnym, analiza modeli dynamicznych, przekształcanie modeli, linearyzacja, symulacja. (1 godz.).
5. Projektowanie klasycznych algorytmów regulacji opartych na strukturze PID. (1 godz.).
6. Projektowanie algorytmów regulacji w przestrzeni stanu, estymacja stanu (filtr Kalmana i rozszerzony filtr Kalmana). (2 godz.).
7. Projektowanie algorytmów regulacji predykcyjnej w przestrzeni stanu. (2 godz.).
8. Cyberbezpieczeństwo sieci inteligentnych maszyn: podatności i możliwe wektory ataku, metody detekcji (2 godz.).
9. Robotyka 1: autonomiczna nawigacja robotów mobilnych, tryby lokomocji, kinematyka robotów kołowych, więzy ruchu: holonomiczne i nieholonomiczne. (2 godz.).
10. Robotyka 2: budowa mapy środowiska: mapy metryczne (siatki zajętości, mapy kosztów), mapy topologiczne i mapy semantyczne (2 godz.).
11. Robotyka 3: metody lokalizacji robota: lokalizacja względna (odometria wizyjno-inercyjna) i bezwzględna (latarnie, znaczniki). (2 godz.).
12. Robotyka mobilna 4: metody planowania ruchu robotów mobilnych, uczenie się robotów – przykłady. (2 godz.).
13. Wizja: rozpoznawanie obiektów i ich lokalizacja w obrazie, wykorzystanie splotowych sieci neuronowych. (2 godz.).
14. Wizja: model kamery, lokalizacja obiektów w przestrzeni pracy robota, podstawy odometrii wizyjnej (2 godz.).
15. Robotyka 4: Sztuczna inteligencja w robotyce (2 godz.)
16. Przykładowe systemy robotów wykorzystujące prezentowane metody i algorytmy.(2 godz.)

ĆWICZENIA:

1. Robotyka: Programowanie robotów z wykorzystaniem środowiska Robot Operating System (1 godz.).
2. Robotyka: Modelowanie i symulacja robota mobilnego (1 godz.).
3. Regulacja 1: Przekształcanie modeli procesów dynamicznych w czasie ciągłym i dyskretnym, analiza modeli, linearyzacja, symulacja. (1 godz.).
4. Regulacja 2: Projektowanie i symulacja klasycznych algorytmów regulacji opartych na strukturze PID (1 godz.).
5. Regulacja 3: Projektowanie i symulacja algorytmów regulacji w przestrzeni stanu, estymacja stanu (filtr Kalmana i rozszerzony filtr Kalmana) (2 godz.).
6. Regulacja 4: Projektowanie i symulacja algorytmów regulacji predykcyjnej (1 godz.).
7. Wizja: Algorytm odometrii wizyjno-inercyjnej – dobór parametrów i uruchomienie (2 godz.).
8. Wizja: Metody rozpoznawania i wyszukiwania obiektów w obrazie (2 godz.).
9. Robotyka: Modelowanie systemów robotów (2 godz.).
10. Robotyka: Algorytmy nawigacji robotów – dobór parametrów i uruchomienie (2 godz.).

LABORATORIUM:

1. Zadania zapoznawcze ze środowiskiem symulacji i sterowania robota mobilnego (5 godz.).
2. Implementacja programów sterujących robotem w ROS (5 godz)
3. Regulacja 1: Śledzenie trajektorii robota mobilnego (5 godz.).
4. Wizja: Implementacja i uruchomienie wizyjnego systemu rozpoznawania obiektów oraz odometrii wizyjno-inercyjnej (5 godz.).
5. Integracja systemu autonomicznej nawigacji robota mobilnego – lokalizacja (odometria wizyjno-inercyjna), budowa mapy (siatki zajętości, mapa kosztów) i planowanie ruchu (5 godz.).
6. Implementacja i uruchomienie przykładowego zadania nawigacji autonomicznej (dokowanie) oraz poszukiwania obiektów przez robota mobilnego (5 godz.).

1. R. C. Dorf, R. H. Bishop: Modern control systems. Addison-Wesley, Reading, 1995.
2. G. F. Franklin, J. D. Powell, and A. Emami-Naeini: Feedback Control of Dynamic Systems, Prentice Hall, Upper Saddle River, 2005.
3. K. Ogata: Modern Control Engineering, Prentice Hall, Upper Saddle River, 2010.
4. P. Tatjewski: Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych: struktury i algorytmy. Exit, Warszawa, 2016.
5. R. Siegwart, I. R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza: Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press, 2nd ed., 2011.
6. S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, 3rd ed., 2009.
7. Springer Handbook of Robotics, eds: B. Siciliano, O. Khatib. Springer. 2nd ed. 2016.
8. Robot Operating System, http://www.ros.org/.

Sprawdzanie założonych efektów kształcenia realizowane jest przez:

• ocenę wiedzy i umiejętności związanych z realizacją zadań laboratoryjnych – ocenę sprawozdań z realizacji zadań,
• ocenę wiedzy i umiejętności wykazanych na egzaminie pisemnym o charakterze problemowym (na egzaminie student może korzystać z tylko własnoręcznie przygotowanych notatek) oraz – w przypadkach szczególnych – na egzaminie ustnym.

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej