Roboty i Systemy Autonomiczne jest to specjalizacja studiów magisterskich, prowadzona przez Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej Politechniki Poznańskiej na kierunku Automatyka i Robotyka. Specjalizacja ta pozwala na zdobycie kwalifikacji w zakresie robotyki, programowania, uczenia maszynowego i systemów autonomicznych. Specjalizacja ta jest prowadzona w języku polskim.
Doskonalenie umiejętności języka angielskiego lub niemieckiego.
Sposoby reprezentacji otoczenia oraz ograniczeń ruchu robota. Architektury sterowania w robotyce, planowania ścieżek oraz unikania kolizji.
Zasady działania, właściwości oraz obszary zastosowań sensorów robotycznych. W programie są m.in. kamery RGB, kamery głębi, kamery termowizyjne, skanery laserowe 2D/3D, GPS, IMU/AHRS.
Szerokie podstawy narzędzi programistycznych, np. pisanie skryptów systemowych, tworzenie reguł urządzeń, konstruowanie aplikacji opartych o Robot Operating System. Podstawy przetwarzania współbieżnego oraz CUDA.
Świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz zespołu i umiejętności stosowania zasad bezpieczeństwa i higieny pracy.
Podstawowa wiedza o metodach przetwarzania obrazów, w tym algorytmy lokalne, kontekstowe oraz opierające się na kształtach i cechach - na bazie OpenCV.
Klasyczne algorytmy sztucznej inteligencji oparte o metody probabilistyczne, reguły i bazy wiedzy. Podstawy systemów uczących się i algorytmów opartych na grafach.
Algorytmy sterowania systemami autonomicznymi - oparte między innymi na sterowaniu odpornym, predykcyjnym; uczeniu maszynowym, automatami stanów i sieciami Petriego.
Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym - prezentacja problemów, algorytmów, ich charakterystyki i zastosowania. Klasyczne metody na bazie Scikit-learn.
Klasyfikacja bezzałogowych statków powietrznych wraz z rysem historycznym, terminologią i metodami planowania ścieżek i unikania kolizji BSP. Realizacja zadania związana ze sterowaniem robotem latającym.
Podstawy, budowa i zasady działania robotów mobilnych i robotów kroczących. Architektury systemów nawigacji oraz metody jednoczesnej samolokalizacji i budowy mapy (SLAM).
Doskonalenie umiejętności języka angielskiego lub niemieckiego.
Jest to czas poświęcony na zdefiniowanie tematu oraz na badania związane z pracą magisterską.
Wybrane przykłady techniczne i medyczne zastosowań manipulatorów oraz obsługa zewnętrznych urządzeń i sygnałów sensorycznych.
Obsługa danych trójwymiarowych i biblioteki programowe stosowane w robotyce. Konteneryzacja oraz testowanie oprogramowania, środowiska programistyczne do rozwoju metod uczenia maszynowego oraz wprowadzenie do systemu robotycznego nowej generacji.
Architektury przykładowych sieci do rozpoznawania obrazu - zasada działania i omówienie na przykładach. Jak uczone są głębokie sieci neuronowe? Jakie są nowoczesne podejścia w zależności od zadania?
Zastosowanie wiedzy, doświadczeń, narzędzi, metod oraz technik w działaniach projektowych w celu realizacji potrzeb i osiągnięcia oczekiwań zamawiającego.
(przedmiot obieralny I)
Metody przetwarzania danych, graficznej ich analizy, analizy skupień oraz metody testowania hipotez.
(przedmiot obieralny I)
Uzasadnienie potrzeby sterowania komputerowego; systemy rozproszone i hierarchiczne. Wprowadzenie do zadań projektowych z zakresu technologii DDE, OPC i WWW w kontekście wymiany danych ze sterowników PLC i aplikacją użytkownika.
(przedmiot obieralny II)
Czym jest proces biznesowy? Jak go modelować w praktyce? Jak wyodrębniać najistotniejsze elementy składowe procesu?
(przedmiot obieralny II)
Przemysł 4.0 - definicje i pojęcia. Standardy wymiany danych oraz zasady kooperacji robota z człowiekiem. Sztuczna inteligencja w rozpoznawaniu intencji człowieka.
(przedmiot obieralny II)
Program przedmiotu obejmuje sposoby przestrzennej reprezentacji obiektów, przekształcenia 3D->2D, metody poprawiania realizmu wizualizacji, zasady tworzenia obiektów i podzespołów w systemach CAD oraz ich reprezentacji w postaci dwuwymiarowych rysunków technicznych wykonawczych oraz animowanych prezentacji 3D.
Architektury systemów samochodów autonomicznych, sposoby komunikacji i poziomy ich bezpieczeństwa. Kompresja zebranej wiedzy i budowa modelu formuły F1/10.
Jakie są źródła finansowania badań naukowych? Czym jest inkubacja projektów? Czym różnią się badania podstawowe od przemysłowych?
Jest to czas poświęcony na badania związane z pracą magisterską oraz pisanie dokumentu.
Dowiedz się jak pisać pracę magisterską, co jest istotne i na co zwracać uwagę. Dodatkowo próbna prezentacja pozwoli lepiej przygotować się do obrony.
(przedmiot obieralny III)
Rejestracja sygnałów biologicznych EMG i EEG, metody ich przetwarzania i analizy. Budowa interfejsu człowiek-komputer wykorzystującego sygnały biologiczne.
(przedmiot obieralny III)
Cele i metody modelowania systemów. Podstawy języka UML oraz projektowanie architektur systemu i aplikacji.
(przedmiot obieralny III)
Architektury systemów wbudowanych oraz przetwarzanie brzegowe. Jak przyspieszać obliczenia? Czym jest TinyML a czym EDGE AI?
Jeśli masz pytania dotyczące kształcenia lub projektów w ramach specjalizacji, skontaktuj się
korzystając z adresów:
Laboratorium biomedyczne i biocybernetyczne -
info.biolab@put.poznan.pl
Laboratorium robotów mobilnych - lrm@put.poznan.pl
Laboratorium widzenia komputerowego -
vision@put.poznan.pl