Podrobnosti studentského projektu

Seznam
Téma:Identifikace ohnisek radioaktivního záření pomocí autonomního dronu
Katedra: Multirobotické systémy
Vedoucí:Ing. Petr Štibinger
Vypsáno jako:Bakalářská práce, Semestrální projekt
Popis:Cílem projektu je vývoj softwaru pro autonomní bezpilotní letoun (dron), jehož úkolem bude identifikovat ohniska radioaktivního záření ve vymezené oblasti. Dron je vybaven radiačním detektorem typu event-camera, který umožňuje detekovat jednotlivé ionizující částice. Software bude vyvíjen s využitím ROS (Robot Operating System), aby bylo možné výsledky práce použít na robotických platformách skupiny Multirobotických systémů (MRS) na FEL ČVUT.

Postup práce:
1) Seznamte se s prostředím ROS (Robot Operating System) a jeho úlohou v rámci MRS UAV systému pro řízení dronů.
2) Zprovozněte načítání dat z detektoru Timepix3 ze simulátoru Gazebo nebo letových nahrávek z reálných experimentů.
3) Radiační měření vhodným způsobem kombinujte s ostatní telemetrií z řídicí jednotky dronu (např. pozice, rychlost).
4) Vyhodnoťte prostorové rozložení radioaktivních událostí. Implementujte algoritmus na odhad počtu clusterů na vícerozměrných datech podle poskytnuté literatury (Melnykov & Melnykov). Implementace může data zpracovávat jako balík po konci experimentu (post-processing, batch processing), nebo kontinuálně v reálném čase (online processing).
5) Nalezněte vhodné parametry algoritmu pro praktické využití v letecké dozimetrii. Pokuste se identifikovat minimální nutnou separaci mezi bodovými zářiči, které je možné s pomocí jednoho dronu a jednoho detektoru bezpečně rozlišit.
6) Ověřte funkčnost implementace v simulaci s využitím MRS UAV system, a analyzujte dostupné letové nahrávky z experimentů (materiály poskytne vedoucí projektu).

V případě zájmu je možné projekt rozšířit na bakalářskou práci. Rozšíření může zahrnovat použití složitějšího modelu pro odhad parametrů založeného na principech jaderné fyziky. Dalším rozšířením může být příprava pro spuštění implementovaného software přímo na dronu, a příprava celého dronu na reálný experiment. Experimenty se mohou uskutečnit dle možností skupiny MRS a vhodných povětrnostních podmínek.
Literatura:Baca, T., Stibinger, P., Doubravova, D., Turecek, D., Solc, J., Rusnak, J., ... & Jakubek, J. (2021, June). Gamma radiation source localization for micro aerial vehicles with a miniature single-detector compton event camera. In 2021 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) (pp. 338-346). IEEE.

Melnykov, V., & Melnykov, I. (2012). Initializing the EM algorithm in Gaussian mixture models with an unknown number of components. Computational Statistics & Data Analysis, 56(6), 1381-1395.

Morelande, M. R., & Skvortsov, A. (2009, July). Radiation field estimation using a gaussian mixture. In 2009 12th International Conference on Information Fusion (pp. 2247-2254). IEEE.

Bilmes, J. A. (1998). A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models. International Computer Science Institute, 4(510), 126.
Za obsah zodpovídá: Petr Pošík