Autonomní robotika
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
BE3M33ARO1 | Z,ZK | 6 | 2P+2L | anglicky |
- Garant předmětu:
- Karel Zimmermann
- Přednášející:
- Vojtěch Vonásek, Karel Zimmermann
- Cvičící:
- Bedřich Himmel, Vít Krátký, František Nekovář, Martin Pecka, Robert Pěnička, Vojtěch Vonásek, Karel Zimmermann
- Předmět zajišťuje:
- katedra kybernetiky
- Anotace:
-
Předmět Autonomní Robotika naučí pricipům potřebným k vývoji algoritmů pro inteligentní mobilní roboty jako jsou například algoritmy pro:
(1) Mapování a lokalizaci (SLAM) a kalibraci sensorů (např. lidaru či kamery).
(2) Plánová í cesty v existující mapě, či planování explorace v částečně neznámé mapě.
Důležité: Očekává se, že studenti mají pracovní znalost optimalizace (Gauss-Newton method, Levenberg Marquardt method, full Newton method), matematické analýzy (gradient, Jacobian, Hessian, vícerozměrný Taylor polynom), linear algebra (least-squares method),pravděpodobnostní teorie (vícerozměrný gaussian), statistiky (maximum likelihood a maximum aposteriori estimate), programování v pythonu a algoritmů strojového učení.
Tento předmět je také součástí meziuniverzitního programu prg.ai Minor. Ten spojuje to nejlepší z výuky AI v Praze s cílem poskytnout studujícím hlubší a širší vhled do oboru umělé inteligence. Více informací je k dispozici na webu https://prg.ai/minor.
- Požadavky:
-
Očekává se, že studenti mají pracovní znalost optimalizace (Gauss-Newton method, Levenberg Marquardt method, full Newton method), matematické analýzy (gradient, Jacobian, Hessian, vícerozměrný Taylor polynom), linear algebra (least-squares method),pravděpodobnostní teorie (vícerozměrný gaussian), statistiky (maximum likelihood a maximum aposteriori estimate), programování v pythonu a algoritmů strojového učení.
- Osnova přednášek:
- Osnova cvičení:
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
[1] Goodfellow et al. Deep Learning, 2016 http://www.deeplearningbook.org
[2] Hartley, Zisserman Multipleview Geometry, 2004, https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook
[3] Steven M. LaValle. Planning Algorithms, Cambridge University Press, 2006. (volně na internetu, http://planning.cs.uiuc.edu/)
[4] B. Siciliano, O. Khatib (editoři). Handbook of Robotics, Springer-Verlag, Berlin 2008.
- Poznámka:
- Další informace:
- https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/aro
- Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
- Rozvrh není připraven
- Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
-
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po Út St Čt Pá - Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Aerospace Engineering - study branch Avionics (povinně volitelný předmět)
- Cybernetics and Robotics (povinný předmět programu)
Předmět BE3M33ARO1 může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B3M33ARO1
Předmět BE3M33ARO1 může při kontrole studijních plánů nahradit předmět BE3M33ARO
Předmět BE3M33ARO1 může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B3M33ARO