Robotcsapat és együttműködést segítő rendszer fejlesztése
Konzulens:
Dr. Harmati István
Külső konzulens vagy kontakt:
Izsó András (BME IIT)
External supervisor e-mail:
izso@iit.bme.hu
Tárgy:
Önálló laboratórium 1 - Irányító és látórendszerek MSc. főspec.
Önálló laboratórium - Irányítórendszerek ágazat, BSc Vill.
Projektfeladat mechatronikusoknak
Önálló laboratórium - Irányítórendszerek ágazat, BSc Vill.
Projektfeladat mechatronikusoknak
Hallgatói létszám:
3
Folytatás:
Szakdolgozat / Diplomaterv
PhD
TDK dolgozat
PhD
TDK dolgozat
Leírás:
Az önállóan működő robotok mellett manapság egyre nagyobb a hangsúly több robot együttműködésén, az úgynevezett kooperatív multiágensű rendszerek kialakításán. A hagyományos, játékelméleti megközelítések mellett teret nyertek a megerdősítéses tanulás alapú módszerek is, amelyekkel elérhető, hogy az ágensek maguk alakítsák ki az együttműködés szabályait.
Annak érdekében, hogy ilyen algoritmusokat, alkalmazásokat hatékonyan fejleszteni és tesztelni tudjunk, elengedhetetlen egy alaprendszer kialakítása. A témára jelentkező hallgatók először ennek a rendszernek a fejlesztésébe csatlakozhatnak be, a lent említett feladatok valamelyikére, majd a későbbiekben a kooperatív akgoritmusok fejlesztésében vehetnek részt.
A munka során elvárás a szoftvertervező, verziókövető rendszerek használata, valamint a jól dokumentált, igényes szoftver kialakítása. (Előzetes ismeretük nem feltétel)
Jelenlegi feladatok:
- Áramkör tervezés, beágyazott szoftverfejlesztés: a hallgató a létező robotokat kijelölt igények mentén,a saját ötleteivel kiegészítve fejleszti tovább, új áramkört és a használatához szükséges szoftvert tervezve, ESP32 mikrokontroller használatára
- Kooperatív rendszer kialakítása: ROS környezetben egy kamera alapú lokalizációs rendszer kialakítása Aruco markerek használatával, valamint üzenetküldési séma kidolgozása, amely biztosítja a robotok közötti kommunikációt és diagnosztikai adatok követését
- Szimulációs környezet kialakítása ROS/Gazebo alapokon, lehetővé téve a munkát a hardvereszközök hiányában, valamint megadva a lehetőséget gépi tanulás módszerek alkalmazására
A munka elsősorban C/C++ és Python nyelveken, Arduino, ROS környezetben zajlik, Git verziókövető rendszer alkalmazásával.