but.committee	prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. PaedDr. Eva Volná, Ph.D. (člen) doc. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D. (člen) prof. Ing. Pavel Ošmera, CSc. (člen) doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Disertant prokázal vysokou úroveň teoretických znalostí a schopnost je tvůrčím způsobem rozvinout a navrhnout metody a postupy, které posunují vědecké poznání.	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Stroje a zařízení	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Matoušek, Radomil	en
dc.contributor.author	Abbadi, Ahmad	en
dc.contributor.referee	Šeda, Miloš	en
dc.contributor.referee	Volná,, Eva	en
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Metody plánování pohybu jsou významnou součástí robotiky, resp. mobilních robotických platforem. Technicky je realizace plánování pohybu z globální úrovně převedena do posloupnosti akcí na úrovni specifické robotické platformy a definovaného prostředí, včetně omezení. V rámci této práce byla provedena recenze mnoha metod určených pro plánování cest, přičemž hlavním těžištěm byly metody založené na tzv. rychle rostoucích stromech (RRT), prostorovém rozkladu (CD) a využití fuzzy expertních systémů (FES). Dosažené výsledky, resp. prezentované algoritmy, využívají dostupné informace z pracovního prostoru mobilního robotu a jsou aplikovatelné na řešení globální pohybové trajektorie mobilních robotů, resp. k řešení specifických problémů plánování cest s omezením typu úzké koridory či překážky s proměnnou polohou v čase. V práci jsou představeny nové plánovací postupy využívající výhod algoritmů RRT a CD. Navržené metody jsou navíc efektivně rozšířeny s využitím fuzzy expertního systému, který zlepšuje jejich chování. Práce rovněž prezentuje řešení pro plánovací problémy typu identifikace úzkých koridorů, či významných oblastí prostoru řešení s využitím přístupů na bázi dekompozice prostoru. V řešeních jsou částečně zahrnuty sub-optimalizace nalezených cest založené na zkracování nalezené cesty a vyhlazování cesty, resp. nahrazení trajektorie hladkou křivkou, respektující lépe předpokládanou dynamiku mobilního zařízení. Všechny prezentované metody byly implementovány v prostředí Matlab, které sloužilo k simulačnímu ověření efektivnosti vlastních i převzatých metod a k návrhu prostoru řešení včetně omezení (překážky). Získané výsledky byly vyhodnoceny s využitím statistických přístupů v prostředí Minitab a Matlab.	en
dc.description.abstract	Motion planning is an active field in robotics domain, it is responsible for translating high-level specifications of a motion task into low-level sequences of motion commands, which respect the robot and the environments constraints. In this work many path-planning approaches have been reviewed, mainly, the rapidly exploring random tree algorithm (RRT), the cell decomposition approaches (CD), and the application of fuzzy expert system (FES) in motion planning. These approaches have been adapted to solve some of mobile robots motion-planning problems efficiently, i.e. motion planning in small and narrow areas, the global path planning in dynamic workspace, and the improvement of planning efficiency using available information about the working environments. New planning approaches have been introduced based on exploiting and combining the advantages of cell-decomposition, and RRT, in addition to use other tools i.e. fuzzy expert system, to increase the efficiency and completeness of finding a solution. This thesis also proposed solutions for other motion-planning problems, for example the identification of narrow area and the important regions when using sampling-based algorithms, the path shortening for RRT, and the problem of planning a safe path. All proposed methods were implemented and simulated in Matlab to compare them with other methods, in different workspaces and under different conditions. Moreover, the results are evaluated by statistical methods using Matlab and Minitab environments.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	ABBADI, A. Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2016.	cs
dc.identifier.other	89369	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/43496
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Plánování pohybu	en
dc.subject	plánování cest	en
dc.subject	RRT	en
dc.subject	rychle rostoucí stromy	en
dc.subject	expertní system	en
dc.subject	fuzzy system	en
dc.subject	prostorový rozklad	en
dc.subject	Motion Planning	cs
dc.subject	Path planning	cs
dc.subject	Rapidly exploring random tree	cs
dc.subject	RRT	cs
dc.subject	Expert system	cs
dc.subject	Fuzzy system	cs
dc.subject	Cell decomposition	cs
dc.title	Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning	en
dc.title.alternative	Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-03-11	cs
dcterms.modified	2016-03-21-09:42:51	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta strojního inženýrství	cs
sync.item.dbid	89369	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 14:41:47	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:57:49	en
thesis.discipline	Konstrukční a procesní inženýrství	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatiky	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning

Files

Original bundle

Collections