WP2: Robotika a výpočetní metody pro výrobu

Vedoucí: Libor Přeučil
RA6 se zaměřuje na navigaci založenou na vidění pro slabě kontrolovaná prostředí bez specializované navigační infrastruktury. Výzkum povede k řešením, která se budou zabývat robustností, samoregenerací po selháních za běhu a schopností zvládat případy s vysokou nejistotou, odchylkami a lidskou přítomností.

• Modelování pracovního prostoru robota, robot v podmínkách nejistoty (Karel Košnar)
• Navigace založená na vnímání pomocí vestavěných funkcí pracovního prostoru (Libor Přeučil)
• Dlouhodobá autonomie, detekce a obnova poruch (Miroslav Kulich)

Vedoucí: Robert Babuška
RA7 usiluje o to, aby se roboti stali hodnotnými pracovními společníky lidí. Současní kolaborativní roboti nejsou flexibilní, snadno opakovaně použitelní ani efektivní. K překonání těchto problémů bude navržena modulární architektura a znalostní báze. Budou vyvinuty nové přístupy k reprezentaci předvedených dovedností a úkolů a k plánování úkolů mezi roboty a lidmi, včetně různých režimů autonomie robotů. Systém bude rovněž obsahovat moduly pro interaktivní vnímání a multimodální komunikaci mezi člověkem a strojem.

• Modulární architektura s využitím znalostí pro HRC (Karla Štěpánová, Rado Škoviera)
• Interaktivní specifikace dovedností a úkolů, učení (Robert Babuška, Jan Zahálka, Jiří Kubalík)
• Plánování, rozvrhování a provádění úkolů v pracovním prostoru HRC.(Jan Kristof Behrens)
• Interaktivní vnímání (Václav Hlaváč, Rado Škoviera)
• Aplikace na robotický systém pro detekci záření (Karel Smolek)

Vedoucí: Martin Saska
RA8 se zaměřuje na autonomii více robotů v kooperativní průmyslové výrobě. Kooperativní vzdušné roboty (UAV) mohou v budoucnu významně zlepšit průmyslovou výrobu, např. dodáváním komponent uvnitř i vně průmyslových zařízení. V současné době je nasazení týmů UAV omezeno kvalitou lokalizace a mapování, rychlostí letu a efektivitou rozdělování úkolů mezi tým robotů. Proto se zaměříme na vývoj nových technik mapování a lokalizace více robotů, plánování pohybu pro agilní let UAV v neznámém dynamickém prostředí a na plánování misí na vysoké úrovni pro efektivní nasazení týmů více robotů.

• Topologické multimodální mapování a kooperativní lokalizace (Martin Saska)
• Plánování trajektorie a mise na vysoké úrovni pro agilní let více robotů (Vojtěch Vonásek)

Vedoucí: Tomáš Svoboda
RA9 se zabývá výzkumem strojového učení s cílem zvýšit flexibilitu průmyslového nasazení robotů. Zaměří se na metody slabě řízeného a samoučeného učení, které reagují na obrovskou poptávku po anotaci dat člověkem. Inspirován biologickými systémy, v nichž je inteligence úzce spojena s tělem organismu, bude zkoumat souběžné a distribuované reaktivní řízení v kombinaci se snímáním celého těla robota. Nové metody usnadní přizpůsobení systému novým pracovním prostředím, novým senzorům a novému hardwaru.

• End-to-end učení s možností vysvětlení (Karel Zimmermann, Tomáš Svoboda)
• Všestranné a odolné roboty díky distribuovanému reaktivnímu řízení a hmatovému snímání celého těla (Matěj Hoffmann)

Vedoucí: Jan Fajgl
RA10 se zaměřuje na vyšší efektivitu a produktivitu v logistice továren a v zemědělství pomocí nemyoptického plánování a sebezdokonalujících se systémů. Důraz je kladen na kombinatorickou sekvenci a průběžnou optimalizaci, rozšířenou o pohybová omezení robota. RA10 se zaměřuje na záruky kvality s praktickou použitelností v reálném nasazení a zobecnění metody na dynamické problémy, u nichž může výkonnost systému těžit z pochopení dlouhodobé dynamiky a online rozhodování.

• Robotické řešiče trasování s odhady kvality řešení (Jan Fajgl, Miroslav Kulich)
• Plánování sběru dat v časoprostorových oblastech (Tomáš Krajník, Jan Fajgl)

Vedoucí: Zdeněk Hanzálek
RA11 se zaměřuje na vysoce výkonné algoritmy využívající teorii grafů, (meta)heuristiku, matematické programování, programování s omezeními, automatizované plánování a strojové učení. Pozornost bude věnována novým rozšířením problémů plánování výroby, balení do zásobníků, uvědomování si spotřeby energie, plánování průmyslové komunikace a dlouhodobému autonomnímu rozhodování. Při řešení praktických problémů, jako je narušení dodavatelského řetězce, nedostupnost personálu a nejistota parametrů, budou zvažovány jak přístupy založené na modelech, tak přístupy založené na datech.

• Vysoce výkonné algoritmy pro nová rozšíření problémů plánování výroby (Zdeněk Hanzálek, Přemysl Šůcha, Mohammad Rohaninejad)
• Nejistota a strojové učení v diskrétní optimalizaci (Zdeněk Hanzálek, Přemysl Šůcha, Antonín Novák)
• Efektivní rozhodování pro dlouhodobou autonomii (Lukáš Chrpa)
• Aplikace metaheuristických metod pro rozsáhlá data s vysokou dimenzí (Václav Snášel – VŠB-TUO, Jana Nowaková – VŠB-TUO)
• Optimalizace spotřeby energie a výroby (Přemysl Šůcha, Zdeněk Hanzálek)

Vedoucí: Mikoláš Janota
RA12 bude rozvíjet formální metody umožňující škálovatelnou analýzu a zlepšování softwaru používaného v robotice a výrobě obecně. Výzva škálovatelnosti bude řešena z hlediska statické analýzy kódu, automatizovaného uvažování a teorie. RA12 se zaměří na vývoj nových přístupů k symbolickému vykonávání a optimalizaci kódu podporovaných rozumovými nástroji, které se automaticky přizpůsobují a zlepšují na základě předchozích zkušeností. Konkrétní průmyslové problémy budou řešeny teoreticky, s ukotvením v oblasti parametrizované složitosti.

• Škálovatelné symbolické spouštění pomocí kontroly omezeného modelu (Christoph Kirsch, Jan Vitek)
• Automatizované uvažování pro průmyslové aplikace (Mikoláš Janota)
• Uvažování o konfigurovatelných systémech (Mikoláš Janota)
• Grafy, parametry a optimalizace pro agenty (Dušan Knop)

Vedoucí: Vladimír Mařík
RA13 vyvíjí metody pro modelování, navrhování a řízení výrobních systémů, které umožňují pružně reagovat na měnící se požadavky výroby prostřednictvím snadné rekonfigurace. RA13 bude zkoumat modelování s využitím více agentů pro zachycení chování složitých výrobních systémů a metody znalostního inženýrství, přičemž bude usilovat o naplnění vize „plug-and-produce“. Budou použity přenositelné metody strojového učení s cílem snížit požadavky na tréninková data pro systémy řízení kvality výroby.

• Pokročilé modely složitých výrobních systémů (Miroslav Svítek)
• Modularizace výrobních systémů (Petr Kadera)
• Kontrola kvality v pružných výrobních systémech (Martin Macaš)
• Výrobky, výrobní systémy a zařízení (Václav Jirkovský)