Avtonomni mobilni sistemi

Pregled avtonomnih mobilnih sistemov in definicija pojma agent, obravnava teh sistemov glede na lastnosti kot so: avtonomija, mobilnosti, načini delovanja agentov, strukture sistemov, pogonski mehanizem, cilji, zaznavanje in interakcije z zunanjim svetom in področja uporabe. Arhitektura agentov in primeri načrtovanja.

Večagentni sistemi (Multi-Agent Systems) kot pod-področje umetne inteligence, predstavitev principov za gradnjo kompleksnih sistemov s pomočjo osnovnih entitet – agentov. Možna področja uporabe, delitve glede na različne lastnosti in zmožnosti ter prednosti in slabosti uporabe takih sistemov.

Modeliranje kinematike, omejitev gibanja in dinamičnih lastnosti mobilnih sistemov. Prikaz na praktičnih primerih mobilnih sistemov.

Različni pristopi vodenja mobilnih sistemov, metode planiranja poti in izogibanja ovir.  Vodenje po poziciji, orientaciji, v želeno lego po poti ali trajektoriji. Metode planiranja gibanja, optimalne poti v znanem okolju.

Uporabna senzorika v avtonomnih mobilnih sistemih za namen vodenja in navigacije. Osnovni principi delovanja senzorjev in namen njihove uporabe. Osnovne metode integracije informacij več senzorjev kot so Kalmanov filter, filter delcev in podobni.

• Navigacija, gradnja zemljevida neznanega okolja, lokalizacija na osnovi informacij senzorjev in znanega zemljevida okolja, simultana lokalizacija in gradnja zemljevida. Prikaz različnih pristopov z nazornimi demonstracijskimi primeri.

Cilj predmeta je predstaviti avtonomne mobilne sisteme ter študentu podati osnovna znanja, ki so potrebna za razvoj avtonomnih mobilnih robotov. Predmet vključuje področja mobilne robotike z ilustracijo na primerih ter postopki njihovih načrtovanj.

Predmet daje teoretične osnove metod modeliranja, analize in vodenja mobilnih sistemov, planiranje poti,

uporabo senzorike, načinov obdelave informacij pri lokalizaciji in kartiranju okolice ter večagentnih sistemov. Za bolj celovito razumevanje področja so opisani številni izzivi in probleme s katerimi se srečujemo pri prenosu teoretičnih rešitev v prakso. 

Študent osvojeno teoretično znanje preveri in utrdi na številnih praktičnih primerih načrtovanja mobilnih platform v okviru laboratorijskih vaj. Študent se spozna tudi z nekaterimi programskimi okolji in njihovo uporabnostjo v podporo obravnavani tematiki.

Na predavanjih so predstavljene teoretične osnove obravnavanih poglavij skupaj s prikazom rešitev enostavnih praktičnih primerov. Študentom je na voljo študijski material s podrobno vsebino. 

Praktično delo poteka v okviru laboratorijskih vaj. Te so zasnovane projektno v več delih, v katerih se študentje postopoma seznanjajo s problemom in opremo. Projektno skupino sestavljata dva študenta, ki napišeta svoje algoritme za vodenje mobilne robotske platforme, zaznavanje okolje in lokalizacije v njem, načrtovanje poti gibanja in izogibanju trkov ter nek sistem odločanja, ki omogoča avtonomnost robota pri opravljanju zadane naloge (npr. avtonomni dostavi, vožnji v prometu, kartiranju oklice, itd.)

Ob koncu semestra študentje poročajo o končnih rezultatih s primerjavo izsledkov iz literature.