| List |
| Topic: | Využití metod strojového učení pro zrychlení plánování pohybu |
|---|---|
| Department: | Katedra kybernetiky |
| Supervisor: | Ing. Vojtěch Vonásek, Ph.D. |
| Announce as: | Bakalářská práce, Semestrální projekt |
| Description: |
Cílem plánování pohybu je nalézt bezkolizní cestu/trajektorii pro objekt v prostředí s překážkami. Algoritmy plánování pohybu se nejčastěji používají v robotice (plánování pohybu manipulátorů, mobilních robotů, helikoptér atd.), při analýze v CAD systémech a také ve výpočetní biochemii. V posledním případě jsou algoritmy plánování používány např. v úlohách protein docking a protein folding. Součástí úlohy protein docking může být i analýza průchodnosti malých molekul skrz tzv. tunely v proteinech. Cílem této práce je zrychlit algoritmy plánování pohybu 3D objektů (robotů, obecných 3D objektů a také jednoduchých modelů molekul) s využitím algoritmů strojového učení. Klasické metody plánování pohybu jsou založeny na vzorkování konfiguračního prostoru. To může být problematické v případě, že je v prostředí hodně překážek. Plánování pak opakovaně naráží s objektem na překážky. V této semestrální práci je úkolem navrhnout způsob předcházení těchto častých kolizí s využitím již známých dat, na které budou aplikovány vybrané algoritmy strojového učení. Předpoklady: dobrá znalost c/c++/python a práce v Linux/Unix prostředí, znalost programu Blender výhodou. Modely robotů a molekul dodá vedoucí práce. |