English

Napredne metode vodenja avtonomnih sistemov

Visokošolski učitelji: Klančar Gregor
Sodelavci: Blažič Sašo



Opis predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

  • Predhodna izobrazba priporočljivo naravoslovno tehniške usmeritve.

Vsebina:

  • Uvod v avtonomne sisteme – mobilni sistemi, brezpilotne letalne naprave, vesoljska plovila.
  • Metode za lokalizacijo in kartiranje, hkratna lokalizacija in kartiranje (angl. kratica SLAM), razširjeni Kalmanov filter in sekvenčne naključne metode ocenjevanja (angl. particle filter) položaja, orientacije in značilk okolja.
  • Vodenje na najvišjem nivoju – strategije vodenja večagentnih sistemov.
  • Načrtovanje poti – princip optimalnosti, optimizacija poti z omejitvami (izogibanje oviram, neholonomnost, dinamične omejitve, omejitve aktuatorjev), tirnice umetnih satelitov.
  • Optimalno vodenje ob upoštevanju motenj.
  • Metode načrtovanja robustnega vodenja v frekvenčnem prostoru.
  • Vodenje avtonomnih sistemov po predpisani poti.
  • Vodenje avtonomnih sistemov s končno definiranim ciljem.
  • Adaptivno vodenje avtonomnih sistemov.
  • Vodenje avtonomnih sistemov z reševanjem linearnih matričnih neenačb.

Cilji in kompetence:

  • predstaviti problematiko vodenja avtonomnih sistemov,
  • predstaviti metode za lokalizacijo in kartiranje,
  • predstaviti problematiko vodenja na višjih nivojih,
  • predstaviti problematiko optimalnega in adaptivnega vodenja avtonomnih sistemov,
  • predstaviti orodja za robustno vodenje avtonomnih sistemov.

Predvideni študijski rezultati:

  • osnovna znanja iz področja avtonomnih mobilnih sistemov in večagentnih sistemov,
  • napredni pristopi pri vodenju avtonomnih sistemih,
  • uporaba osvojenih znanj pri projektnem delu.

Metode poučevanja in učenja:

  • Predavanja,
  • seminarsko delo.





Gradiva

  1. Gregory Dudek, Michael Jenkin: Computational Principles of Mobile Robotics, Cambridge University Press, New York, 2010.
  2. Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George A. Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun, Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series), MIT Press, Cambridge, 2005.
  3. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series), MIT Press, Cambridge, 2006.
  4. Michael Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems, Second Edition, John Wiley & Sons, Chichester, England, 2009.
  5. J. Andrade-Cetto, A. Sanfeliu, Environment Learning for Indoor Mobile Robots, Springer, 2006.
  6. G. Balas, R. Chiang, A. Packard, M. Safonov, Robust Control Toolbox 3, User’s Guide, MathWorks, 2008
  7. K. J. Åström, B. Wittenmark, Adaptive Control, Second Edition, Addison-Wesley Publishing Company, Inc., Reading, 1995.







natisni stran