Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Robotyka mobilna
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
EAiR-1-605-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
6
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
Więckowski Łukasz (wieckow@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z fundamentalnymi zagadnieniami robotyki mobilnej. Treść programowa modułu obejmuje zagadnienia klasyfikacji i budowy robotów mobilnych, opisu kinematyki wybranych robotów. Przedstawione zostaną przykłady syntezy układów sterowania położeniem robotów mobilnych wraz z przykładami ich praktycznej realizacji. Zaprezentowane zostaną metody planowania ruchu oraz generowania trajektorii dla robotów mobilnych kołowych oraz kroczących.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Zna budowę robotów mobilnych oraz orientuje się w stanie obecnym i trendach rozwoju robotyki. AiR1A_W05 Egzamin
M_W002 Zna i rozumie zasady modelowania kinematyki wybranych robotów mobilnych. AiR1A_W05, AiR1A_W03, AiR1A_W04 Egzamin
M_W003 Zna i rozumie zasady tworzenia układów sterowania dla robotów mobilnych. AiR1A_W01, AiR1A_W02 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Zna i rozumie sposób działania wybranego modułu funkcyjnego robota mobilnego. W praktyce wykorzystuje tą wiedzę do realizacji zadań planowania trajektorii ruchu, określania lokalizacji, unikania kolizji. AiR1A_U06 Zaliczenie laboratorium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U002 Potrafi zaimplementować i przetestować wybraną metodę tworzenia map otoczenia. Zbudowaną mapę otoczenia, wykorzystuje w algorytmach nawigacji. AiR1A_U08, AiR1A_U07 Zaliczenie laboratorium,
Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U003 Potrafi modelować równania kinematyki dla prostego robota mobilnego oraz zrealizować alg. ruchu robota mobilnego. AiR1A_U05 Zaliczenie laboratorium,
Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Zna rolę i sposoby wykorzystania robotów mobilnych we współczesnej rzeczywistości. AiR1A_K01 Aktywność na zajęciach
M_K002 Potrafi pracować w zespole. Ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną i zespołu, a także jest gotowy podporządkować się zasadom pracy zespołowej. AiR1A_K03 Aktywność na zajęciach
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
56 28 0 28 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Zna budowę robotów mobilnych oraz orientuje się w stanie obecnym i trendach rozwoju robotyki. + - + - - - - - - - -
M_W002 Zna i rozumie zasady modelowania kinematyki wybranych robotów mobilnych. + - + - - - - - - - -
M_W003 Zna i rozumie zasady tworzenia układów sterowania dla robotów mobilnych. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Zna i rozumie sposób działania wybranego modułu funkcyjnego robota mobilnego. W praktyce wykorzystuje tą wiedzę do realizacji zadań planowania trajektorii ruchu, określania lokalizacji, unikania kolizji. - - + - - - - - - - -
M_U002 Potrafi zaimplementować i przetestować wybraną metodę tworzenia map otoczenia. Zbudowaną mapę otoczenia, wykorzystuje w algorytmach nawigacji. - - + - - - - - - - -
M_U003 Potrafi modelować równania kinematyki dla prostego robota mobilnego oraz zrealizować alg. ruchu robota mobilnego. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Zna rolę i sposoby wykorzystania robotów mobilnych we współczesnej rzeczywistości. - - + - - - - - - - -
M_K002 Potrafi pracować w zespole. Ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną i zespołu, a także jest gotowy podporządkować się zasadom pracy zespołowej. - - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 120 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 25 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 12 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 25 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):

1. Wprowadzenie:
Charakterystyka robotyki mobilnej. Definicje podstawowych pojęć. Klasyfikacja robotów ze względu na mobilność i zasada ich działania.

2. Lokomocja robotów kołowych:
Więzy kinematyczne robota kołowego. Układy holonomiczne i nieholonomiczne. Podstawowe typy kół oraz ich konfiguracji.

3. Lokomocja robotów kroczących:
Podstawowe wielkości charakteryzujące chód. Diagramy i rodzaje chodu. Synteza chodu. Statyczna stabilność chodu. Stabilność energetyczna pozycji.

4. Układy napędowe robotów mobilnych rozwiązania konstrukcyjne, sterowanie, cechy:
-szczotkowe i bezszczotkowe silniki prądu stałego DC;
-silniki krokowe;
-silniki prądu zmiennego AC;
-silniki bezpośredniego działania DD;

5. Kinematyka kołowego robota mobilnego:
Zapis oraz reprezentacja pozycji robota.
Model kinematyki prostej oraz odwrotnej robota kołowego.

6. Wybrane sensory oraz percepcja robotów mobilnych:
- bezdotykowe i dotykowe czujniki przemieszczenia liniowego i kątowego,
- czujniki sił i momentów,
- technologia i zastosowanie czujników MEMS,
- czujniki do określania pozycji robotów mobilnych,
- kamery CMOS oraz systemy wizyjne.
6. Planowanie trajektorii ruchu oraz nawigacja robotów mobilnych w środowisku statycznym.

7. Systemy sterowania w robotyce mobilnej, systemy decyzyjne.

8. Przegląd robotów mobilnych do zastosowań specjalnych. Rozwiązania badawczo – rozwojowe (R&D) oraz dostępne komercyjne.

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):

Ćwiczenia laboratoryjne realizowane jest w środowiskach symulacyjnym oraz z użyciem dedykowanych platform mobilnych robotów kołowych klasy (2,0) np. Khepera i Turtlebot lub z użyciem prostego robota kroczącego – Hexor.

1. Tematy ćwiczeń:
Ćw 1. Konfiguracja symulatora robota mobilnego klasy (2,0), w środowisku Gazebo (Linux)
Ćw 2. Realizacja modelu kinematyki robota mobilnego klasy (2,0) w środowisku Matlab/ Simulink.
Ćw 3. Realizacja serwomechanizmu z tachometrycznym sprzężeniem zwrotnym na platformie robota klasy (2,0).
Ćw 4. Implementacja kinematyki odwrotnej dla czteronożnego robota kroczącego.
Ćw 5. Wykorzystanie metod przyrostowych do lokalizacji robota – odometria.
Ćw 6. Wykorzystanie metod przyrostowych do lokalizacji robota – nawigacja inercyjna.
Ćw 7. Nawigacja w nieznanym otoczeniu, z użyciem układu sensorycznego robota. Badania obejmują dostępne na robocie sensory np. (odległości, pozycji, etc).
Ćw 8. Implementacja prostego alg. unikania kolizji (bug, vector field histogram, bubble band, etc.)

2. Układ zajęć:
- zajęcia wprowadzające : Instalacja narzędzi programowych oraz omówienie platform sprzętowych, niezbędnych do przeprowadzenia ćwiczeń praktycznych (2h)
- seria trzech ćwiczeń (3 * 3h)
- kolokwium z pierwszej serii ćwiczeń, rozliczenie sprawozdań (3h)
- seria trzech ćwiczeń (3 * 3h)
- kolokwium z drugiej serii ćwiczeń, rozliczenie sprawozdań (3h)

Ćwiczenia odbywają się w trybie rotacyjnym (wszystkie ćwiczenia na raz, każdy zespół robi inne ćwiczenie).

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie przedmiotu
Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest: pozytywne zaliczenie laboratorium oraz zdanie egzaminu.
Ocena końcowa jest średnią ważoną: 60% oceny z egzaminu i 40% oceny z laboratorium.

Zaliczenie laboratorium
Obowiązuje system punktowy. W trakcie semestru można zdobyć 100punktów:
90p za kolokwia z zakresu ćwiczeń, pisane po wykonaniu serii ćwiczeń
10p za sprawozdania (oceniana jest skrupulatność wykonania)
Ocena zaliczeniowa z laboratorium jest wyliczana na podstawie punktów zgodnie z Regulaminem Studiów.
Szczegółowe warunki zaliczenia określa “Regulamin – zasady oceniania i zaliczenia”, który omawiany jest na pierwszych zajęciach laboratoryjnych.

Egzamin
Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest uzyskanie pozytywnej oceny z laboratorium.
Egzamin odbędzie się w formie pisemnej i będzie obejmował wiedzę przekazaną na wykładach oraz ćwiczeniach laboratoryjnych.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocenę końcową ustala się zgodnie z regulaminem studiów tj: jest średnia ważona ocen z egzaminu (waga60%) i ćwiczeń laboratoryjnych (waga 40%), według następującego algorytmu:
ŚR ≥ 4.75 ocena 5,0
4.75 > ŚR ≥ 4.25 ocena 4,5
4.25 > ŚR ≥ 3.75 ocena 4,0
3.75 > ŚR ≥ 3.25 ocena 3,5
3.25 > ŚR ≥ 3.00 ocena 3,0

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Obecność na zajęciach laboratoryjnych jest obowiązkowa. Nieobecności na zajęciach i ich usprawiedliwianie będzie traktowane zgodnie z Regulaminem Studiów (maksymalnie 1 nieusprawiedliwione nieobecności w semestrze). Dwie oraz większa liczba nieobecności nieusprawiedliwionych skutkują brakiem zaliczenia. Jako usprawiedliwienie nieobecności uwzględniane jest zwolnienie lekarskie lub oficjalne pismo dotyczące udziału w konferencjach, stażach, zawodach sportowych itp. potwierdzone przez Rektora lub Dziekana.
Ćwiczenie, na którym student był nieobecny usprawiedliwiony, bądź nieusprawiedliwiony należy odrobić najdalej do końca zajęć semestru z inną grupą ćwiczeniową, lub w terminie rezerwowym zgodnie z harmonogramem. Maksymalna liczebność zespołu ćwiczeniowego w trakcie laboratorium wynosi 3 osoby plus
ewentualnie 1 osoba odrabiająca zajęcia.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Ugruntowane wiadomości z podstaw automatyki, elektroniki oraz metrologii. Umiejętność programowania w językach skryptowych (Matlab/ Python) oraz ANSI C, C++

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Jones J. L., Seiger B. A., Flynn A. M., Mobile Robots: Inspiration to Implementation, Second Edition, 1998.
2. Siegwart R., Nourbakhsh I. R., Scaramuzza D., Introduction to Autonomous Mobile Robots (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series),2011.
3. Cook G., Mobile Robots: Navigation, Control and Remote Sensing, 2011.
4. T.Zielińska: Maszyny kroczące, Wydawnictwa naukowe PWN, Warszawa, 2003.
5. M.J.Giergiel, Z.Hendzel, W.Żylski: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, PWN, Warszawa, 2002.
6. P.Ciesielski, J.Sawoniewicz, A.Szmigielski: Elementy robotyki mobilnej, Wydawnictwo PJWSTK, 2004.
Dulęba I: Metody i algorytmy planowania ruchu robotów mobilnych i manipulacyjnych; Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Ł.WIĘCKOWSKI – Energy management and control problems for autonomous mobile robot powered by solar cells. W: KraSyNT 2016, Krakow Symposium on Science and Technology : Kraków Wieliczka, Poland September 26, 2016 / ed. Agata Nawrocka, Stanisław Flaga, ISBN: 978-83-64755-25-5. — S. 9
2. Łukasz WIĘCKOWSKI, Zbigniew St. SOBKÓW, Maciej GARBACZ, Mieczysław ZACZYK.,Vision based system for position recognition of small mobile robots,. Image Processing & Communications : an International Journal ; ISSN 1425-140X. — 2012 vol. 17 no. 4, s. 313–318. — Bibliogr. s. 317–318, Abstr.
3. Ł.WIĘCKOWSKI, J. A. CHOJNACKI, J. TENETA., Intelligent power management algorithms for solar-powered, autonomous mobile robot. W: Renewable Energy 2010 [Dokument elektroniczny] : advanced technology paths to global sustainability : joint with 4th international solar energy society conference, Asia Pacific Region :27 June–2 July, 2010, Yokohama, Japan : proceedings
4. J. A.CHOJNACKI, J. TENETA, Ł. WIĘCKOWSKI, A. Kowalczyk, J. Kulesza., Solar powered, Linux brained autonomous mobile robot., W: 24th European photovoltaic solar energy conference and exhibition : conference 21–25 September 2009.

Informacje dodatkowe:

Ćwiczenia realizowane są z pomocą środowisk symulacyjnych oraz rzeczywistych jednostek mobilnych oraz stanowisk badawczych. W procesie kształcenia wykorzystujemy metodę PBL (Problem Based Learning) czerpiąc przykłady z rzeczywistych projektów.