Návrh nelineárního optimálního systému řízení pro dynamicky svázané autonomní letecké prostředky

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Lubomír Grmela, CSc. (člen) prof. PhDr. Vladimír Karas, DrSc. (člen) prof. Ing. Antonín Kavička, Ph.D. (člen) prof. Dr. Ing. Tomáš Vampola (člen)cs
but.defenceThe student presented the goals and results, which he achieved within the solution of the dissertation. The student has competently answered the questions of the committee members and reviewers and guests. The discussion is recorded on the discussion sheets, which are attached to the protocol. Number of discussion sheets: 4 The committee has agreed unanimously that the student has fulfilled requirements for being awarded the academic title Ph.D. The committee recommends awarding the thesis the Dean's prize.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programVýpočetní technika a informatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorChudý, Peteren
dc.contributor.authorNovák, Jiříen
dc.contributor.refereeGerdts, Matthiasen
dc.contributor.refereeLiu, Hugh H. T.en
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractPopularita moderních technik strojového učení a optimalizace je v současnosti podpořena pokrokem z pohledu výkonu a miniaturizace vestavěných počítačových platforem. V řadě průmyslových odvětví lze proto nyní považovat implementaci technik strojového učení a optimalizace za možnou a žádoucí. Techniky navádění, navigace a řízení (GNC) jsou kritické pro autonomii vzdušných i pozemních prostředků. Vývoj algoritmů GNC se primárně spoléhá na návrh založeném na modelu, který vychází z principů fyziky a vede k vysvětlitelnému a verifikovatelnému řešení. Zvýšené požadavky spolu s dynamicky se měnícím prostředím představují výzvu pro současné algoritmy GNC a motivují využití mechanismů založených na učení a adaptaci. Související výzvou pro využití takovýchto systému v kritických aplikacích je nutnost integrace vestavěných obranných mechanismů zabezpečujících jejich stabilitu a provedení verifikace a validace. Cílem práce je navrhnout systém GNC pro bezpilotní dron modifikovaný pro integrovanou robotickou manipulaci s využitím optimálního řízení a strojového učení pro dosažení robustního, vysvětlitelného a bezpečného řízení. Navržený statistický přístup založen na náhradním modelu je použit v rámci verifikace systému. Následná evaluace pravděpodobnosti selhání systému je důležitá v rámci jeho integrace do relného světa, která vyžaduje certikaci příslušnými úřady.en
dc.description.abstractThe popularity of state-of-the-art machine learning and optimization techniques is currently accelerated by the advancements in computational power and miniaturization of embedded computers. In many industrial applications, the use of machine learning and optimization techniques now becomes a viable and preferred option. Guidance, Navigation, and Control (GNC) techniques are critical for enabling both aerial and ground vehicle autonomy. The development of GNC algorithms primarily relies on a model-based design using the first principle approach, which leads to explainable and verifiable solutions. The increasing requirements and dynamically changing environments challenge the current state-of-the-art GNC approaches and promote the use of data-driven and adaptive systems. An associated challenge is the integration into safety-critical applications, which requires the development of protecting mechanisms as well as conducting verification and validation procedures. The goal of this thesis is to design, implement, and test a GNC system for an Unmanned Aerial Vehicle modified for aerial grasping missions while incorporating optimal control and machine learning components, enabling the creation of a robust, explainable, and safe control. A statistics-based approach utilizing surrogate modeling techniques is proposed for the system's safety validation, treating the system as a black-box. The subsequent evaluation of the system's failure probability is paramount for real-world integration endeavors requiring certification by respective regulation authorities.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationNOVÁK, J. Návrh nelineárního optimálního systému řízení pro dynamicky svázané autonomní letecké prostředky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other161902cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/249639
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectadaptivní řízeníen
dc.subjectbezpilotní dronyen
dc.subjectkonvexní optimalizaceen
dc.subjectnáhradní modelováníen
dc.subjectnelineární programováníen
dc.subjectoptimalizace trajektorieen
dc.subjectoptimální řízeníen
dc.subjectpolynomiální chaosen
dc.subjectprediktivní řízeníen
dc.subjectpřímá kolokační metodaen
dc.subjectvzdušná manipulaceen
dc.subjectvizuální řízeníen
dc.subjectAdaptive Controlcs
dc.subjectAerial Graspingcs
dc.subjectConvex Optimizationcs
dc.subjectDirect Collocation Methodcs
dc.subjectModel Predictive Controlcs
dc.subjectNonlinear Programmingcs
dc.subjectOptimal Controlcs
dc.subjectPolynomial Chaos Expansioncs
dc.subjectSurrogate Modelingcs
dc.subjectTrajectory Optimizationcs
dc.subjectUnmanned Aerial Vehiclescs
dc.subjectVisual Servoingcs
dc.titleNávrh nelineárního optimálního systému řízení pro dynamicky svázané autonomní letecké prostředkyen
dc.title.alternativeNonlinear optimal control system synthesis for dynamically coupled autonomous aerial vehiclescs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2024-09-19cs
dcterms.modified2024-11-04-10:57:37cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid161902en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2024.12.10 15:19:53en
sync.item.modts2024.11.05 05:31:59en
thesis.disciplineVýpočetní technika a informatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 4 of 4
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
37.24 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-PHD_thesis_review_final_Jiri_Novak_Matthias_Gerdts.pdf
Size:
119.75 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-PHD_thesis_review_final_Jiri_Novak_Matthias_Gerdts.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Assessment_Jiri_Novak_Hugh_HT_Liu.pdfcensored.pdf
Size:
104.43 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-Assessment_Jiri_Novak_Hugh_HT_Liu.pdfcensored.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_161902.html
Size:
6.85 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_161902.html
Download
Collections
2024