Typ laboratorium: Dydaktyczne/Badawcze
Lokalizacja (budynek/sala): WI2/24
Opiekun: mgr inż. Jan Rodziewicz-Bielewicz
Opis
W laboratorium prowadzone są prace badawczo-rozwojowe oraz zajęcia dydaktyczne w zakresie projektowania, implementacji i testowania algorytmów, związanych z automatyzacją pojazdów mobilnych i dronów. Nacisk w badaniach jest położony na wykorzystanie pomiarów wizualnych w postaci obrazów rzadkich. Laboratorium wyposażone jest w pokrytą siatką klatkę ochronną, która pozwala na bezpieczne prowadzenie eksperymentów związanych z dronami.
Wyposażenie laboratorium umożliwia prowadzenie prac w zakresie:
- Projektowanie algorytmów sterowania ruchem po zadanej trajektorii.
- Projektowanie algorytmów sterowania w roju – kooperacja robotów.
- Projektowanie systemów sterowania opartych o różne platformy sprzętowe np. Raspberry PI, NVIDIA Jetson i inne.
Wyposażenie
- Komputer obliczeniowy (AMD Ryzen 9 9950X 4,3 GHz, 128 GB RAM, karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB) – 1 szt.
- Komputery obliczeniowe (Intel Core i7-10700 2,90 GHz, 128 GB RAM, karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB) – 2 szt.
- Układy obliczeniowe Jeston Orin Nano – 2 szt.
- Układy obliczeniowe Jeston Nano 2 GB – 4 szt.
- Układy obliczeniowe UP Board UP-CHT01 – 4 szt.
- Układy ESP8266 WiFi – 4 szt.
- Układ obliczeniowy Raspberry Pi – 1 szt.
- Dron Parrot Anafi 4K - 2 szt.
- Dron Parrot Bebop 2 – 1 szt.
- Ramię robota uArm Swift Pro – 1 szt.
- Roboty mobilne iRobot 650 – 4 szt.
- Kamery głębi Intel RealSense D435 – 4 szt.
- Kamery głębi ZED 2 – 2 szt.
- Kamery głębi ZED 2i – 4 szt.
- Kamera zdarzeń Century Arks SilkyEvCam (VGA) – 1 szt.
- Lidar SICK MRS1104C-111011 – 1 szt.
- Lidary Slamtec RPLIDAR A2 – 2 szt.
Wykorzystanie w dydaktyce
- Inżynierski projekt zespołowy 1 i 2
- Zespołowy projekt badawczy
- Pracownia dyplomowa
- Elementy robotyki
Wykorzystanie w badaniach
- Projektowanie i badanie algorytmów (w tym sztucznych sieci neuronowych) przygotowanych do pracy z danymi rzadkimi w formie obrazów 2D i 3D (chmur punktów)
- Projektowanie i badanie algorytmów samouczących się neuro-fuzzy, algorytmów fuzzy adaptive, klasycznych algorytmów adaptacyjnych w kontekście sterowania ruchem pojazdów autonomicznych i dronów
- Testowanie uzyskanych algorytmów w czasie rzeczywistym
- Testowanie własnych torów pomiarowych np. wykorzystanie kamer RGB, kamer głębi, kamer zdarzeń, lidarów.
- Projektowanie i testowanie metod i narzędzie do zdalnej komunikacji (bluetooth, WiFi, podczerwień, komunikacja radiowa itp.)
- Rozwijanie algorytmów sterowania ruchem pojazdów autonomicznych o określonym układzie napędowym i manewrowym.
- Rozwijanie algorytmów wykrywania i pozycjonowania obiektów typu przeszkody.