Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności AiR
Transkrypt
Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności AiR
Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności AiR Sem. 16Z (opieka od sem. 17L) Opiekun Tematyka prac Zespół Technik Sterowania mgr P. Chaber dr P. Domański mgr J. Gustowski dr P. Marusak prof. M. Ławryńczuk • Implementacja algorytmu regulacji predykcyjnej na mikrokontrolerze do sterowania dźwigiem • Implementacja algorytmu regulacji predykcyjnej na mikrokontrolerze do sterowania serwomechanizmem • Adaptacyjna metoda identyfikacji charakterystyk statycznych używająca kernel regression w wersji Gaussowskiej i grubo-ogonowej • Wykorzystanie odpornych statystyk Hubera do estymacji wskaźników oceny • Nowoczesna architektura PID a regulacja predykcyjna: rachunek zysków i strat • Poprawa sterowania z wykorzystaniem niestabilnych regulatorów • Algorytm predykcyjny wykorzystujący predykcje w postaci profili • Algorytm predykcyjny z „inteligentną” prognozą zakłóceń • Adaptacyjny algorytm identyfikacji modelu Wienera-Hammersteina • Hierarchiczna sieć urządzeń HMI do nadzorowania procesu przemysłowego • Diagnostyka węzłów sterujących sieci przemysłowej PROFINET • Aplikacja wspomagająca dobór kształtu funkcji przynależności regulatorów rozmytych, z uwzględnieniem ich wpływu na jakość regulacji • Narzędzie programowe wspomagające projektowanie algorytmów regulacji predykcyjnej bazujących na modelach o strukturze Hammersteina • Serwomechanizm laboratoryjny: modelowanie, identyfikacja, regulacja oraz wizualizacja • Internetowy symulator algorytmów regulacji predykcyjnej • Porównanie klasycznych i zaawansowanych algorytmów regulacji dla wielowymiarowego procesu • Porównanie trzech algorytmów regulacji predykcyjnej dla wielowymiarowego procesu Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://www.ia.pw.edu.pl/~maciek/dydaktyka dr S. Plamowski • Zastosowanie algorytmu regulacji odpornej do stanowiska laboratoryjnego termicznego • Opracowanie i implementacja modelu stanowiska systemu wentylacji Zespół Złożonych Systemów dr M. Karpowicz prof. E. Niewiadomska • Mechanizm filtracji ruchu w systemach IDS/IPS • Mechanizm wirtualizacji w systemie Linux • Metody i narzędzia do zarządzania klastrem maszyn wirtualnych Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego dr P. Wawrzyński • Sterowanie dronem oparte o Raspberry Pi 3 Zakład Badań Operacyjnych i Systemów Zarządzania dr hab. K. Pieńkosz • Implementacja algorytmów szeregowania zadań częściowo podzielnych na równoległych stanowiskach obsługi • Opracowanie i implementacja algorytmu rozwiązywania semi-ciągłego problemu transportowego • Zbadanie metod szeregowania przy występowaniu zakłóceń czasu realizacji zadań Zespół Programowania Robotów i Systemów Rozpoznających prof. W. Kasprzak • Aproksymacja funkcji wyznaczania atrybutów obiektów 3D w obrazach RGB lub RGB-D za pomocą algorytmów deep learning Kategorie obiektów pozyskiwane są automatycznie z obrazów uczących. Trudność sprawia nam jednak automatyczne wyznaczanie funkcji określających wartości atrybutów dla poszczególnych instancji obiektów. Z kolei, jeśli funkcja nie jest zadana analitycznie a jedynie przybliżana siecią neuronową, to występuje problem znalezienia odwzorowania odwrotnego do niej. Celem pracy dyplomowej jest zastosowanie algorytmów „uczenia głębokiego” do wyznaczenia aproksymacji funkcji i określenie algorytmów realizujących przekształcenie odwrotne. • Rozpoznawanie słów/fraz/zdań w sygnale mowy Celem jest weryfikacja nowych rozwiązań w dziedzinie rozpoznawania mowy, stosujących modele DNN+HMM lub GMM+SVM zamiast tradycyjnego modelu GMM+HMM, poprzez projekt i implementację aplikacji korzystającą m.in. z bibliotek opracowanych w projektach Spinx lub Kaldi. Preferowane technologie implementacji: Java lub C++. Wyjaśnienie skrótów: GMM (Gaussian mixture model), HMM (Hidden Markow Model), SVM (Support vector machine), DNN (Deep neural network). Zakres tematu obejmuje 2 prace dyplomowe. -1- dr hab. W. Szynkiewicz dr T. Winiarski • Planowanie ruchu manipulatora dwuręcznego z dookólną bazą mobilną w zadaniu manipulacji • Algorytmy uczenia się chwytów nowych obiektów • Manipulacja dwuręczna robota usługowego • Interfejs komunikacyjny ethercat dla zespołu sterowników manipulatora IRP6 • Graficzny interfejs użytkownika dla systemu IRPOS do sterowania manipulatorów • Sterowanie impedancyjne w robocie sarkofag • Wyznaczenie i implementacja ograniczenia przestrzeni roboczej manipulatorów IRp6 • Modelowanie sprzężenia haptycznego manipulatorów Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://robotyka.ia.pw.edu.pl/twiki/bin/view/Theses/TomaszWiniarski -2-