Prace dyplomowe magisterskie

Opracowanie i analiza metod wykorzystania modeli wizja–język w percepcji i sterowaniu robotem mobilnym

• Przegląd stanu wiedzy dotyczący metod wykorzystania modeli wizja–język (VLM) w percepcji i sterowaniu robotów mobilnych.
• Analiza metod łączenia informacji wizualnych i językowych w celu identyfikacji obiektów oraz interpretacji sceny.
• Wybór scenariuszy zadań robota mobilnego wymagających wykorzystania informacji wizualnych oraz instrukcji językowych.
• Opracowanie systemu interpretacji instrukcji językowych i powiązanie ich z elementami obserwowanego środowiska.
• Opracowanie i implementacja metody planowania oraz realizacji ruchu robota na podstawie uzyskanej interpretacji.
• Badania symulacyjne dla różnych scenariuszy środowiskowych i instrukcji.
• Analiza wpływu jakości percepcji wizualno-językowej na poprawność realizacji zadań oraz na ruch robota.
• Wnioski i podsumowanie.

Opracowanie i analiza metod interpretacji poleceń człowieka przez robota asystującego z wykorzystaniem modeli wizja–język

• Przegląd stanu wiedzy obejmujący metody komunikacji człowiek–robot oraz wykorzystanie modeli wizja–język w robotach asystujących.
• Analiza metod łączenia instrukcji językowych z wizualną informacją o otoczeniu robota.
• Wybór scenariuszy współpracy człowiek–robot wymagających rozpoznania obiektów, ich położenia oraz zamierzonego działania.
• Opracowanie metody ugruntowania instrukcji językowej w obserwowanej scenie umożliwiającej określenie obiektu i działania wskazanego przez człowieka.
• Opracowanie mechanizmu przekazywania wyników interpretacji do modułu planowania i realizacji zadania.
• Implementacja systemu oraz badania symulacyjne dla wybranych scenariuszy współpracy człowiek–robot.
• Analiza wpływu niejednoznaczności instrukcji oraz błędów percepcji na poprawność realizacji zadania.
• Wnioski i podsumowanie.

Development and Analysis of Methods for Using Vision-Language Models for Motion Planning of a Humanoid Robot

• Review of the state of the art covering methods for using vision-language models (VLMs) and vision-language-action (VLA) models for motion planning and motion generation in humanoid robots.
• Analysis of methods for interpreting natural-language instructions based on observations of the surrounding environment.
• Selection of representative manipulation and locomotion tasks requiring the integration of linguistic, visual, and spatial information.
• Development of a method for transforming a natural-language instruction and information about the environment into requirements for robot motion.
• Development of a motion-planning model taking into account the kinematic and spatial constraints of the robot.
• Implementation and evaluation in a simulation environment.
• Comparison of the obtained solutions in terms of task-execution correctness, motion quality, and computational time.
• Conclusions and summary.

Opracowanie i analiza modeli numerycznych wybranych układów wieloczłonowych z więzami nadmiarowymi (28.09.2024) [temat wydany]

• Przegląd stanu wiedzy obejmujący metody modelowania układów wieloczłonowych z więzami nadmiarowymi.
• Wybór technicznych przykładów mechanizmów z więzami nadmiarowymi (np. robotów równoległych lub układów przeniesienia napędu) do dalszych badań.
• Opracowanie uproszczonych, zakładających sztywność członów, modeli symulacyjnych układów (ADAMS).
• Opracowanie modeli układów z uwzględnieniem podatności członów (ANSYS).
• Opracowanie hybrydowych – sztywno-podatnych modeli układów (ADAMS, ANSYS).
• Obliczenia symulacyjne i porównanie modeli pod kątem jakości (wiarygodności) uzyskiwanych wyników oraz wydajności obliczeniowej.
• Wnioski i podsumowanie.

Dr hab. Marek Wojtyra

Dr Marcin Pękal

Analiza robotów z członami odkształcalnymi metodą układów wieloczłonowych w środowisku ANSYS i MSC.NASTRAN

• Przygotowanie podstruktur w środowiskach ANSYS i MSC.NASTRAN.
• Wykonanie analizy dynamicznej robota z członami odkształcalnymi.
• Porównanie wyników oraz ocena możliwości stosowania obu środowisk programowych w analizach dynamicznych układów wieloczłonowych.

Ocena skuteczności modelowania kontaktu z zastosowaniem sztywnych układów wieloczłonowych w porównaniu z modelowaniem metodą elementów skończonych

• Analiza dynamiki układów sztywnych z uwzględnieniem kontaktu.
• Analiza dynamiki układów podatnych metodą elementów skończonych, z uwzględnieniem kontaktu.
• Porównanie wyników uzyskanych obiema metodami.

OCENA MOŻLIWOŚCI WYKORZYSTANIA WYMIARU FRAKTALNEGO SYGNAŁÓW sEMG DO RÓŻNICOWANIA TECHNIK KARATE

Możliwe „dostrojenie”  stopnia złożoności dla pracy dyplomowej inżynierskiej lub magisterskiej

Zastosowanie do analizy sygnałów biologicznych metod  bazujących na obliczeniach wymiaru fraktalnego nie jest jeszcze powszechne.

Na podstawie dostępnych publikacji można jednak stwierdzić, że podejmowane próby prowadzą do interesujących wyników. Dotyczy to, m.in., analizy sygnałów EKG (np. w celu wykorzystania w badaniach przesiewowych do  wykrywania anomalii charakterystycznych dla różnych schorzeń kardiologicznych).

Pojawiają się również doniesienia o wykorzystaniu wymiaru fraktalnego do analizy sygnału EMG w celu określenia korelacji między sygnałem EMG docierającym do wybranych mięśni a reakcją układu mięśniowo-szkieletowego (w postaci określonego ruchu).

Przedmiotem proponowanej pracy dyplomowej byłoby zbadanie możliwości wykorzystania wymiaru fraktalnego sygnałów sEMG, zarejestrowanych przez elektrody powierzchniowe umieszczone nad wybranymi mięśniami kończyn dolnych (istotnych dla realizacji kopnięć w karate), do identyfikacji rodzaju wykonanej techniki karate. Podstawę stanowiłyby dane z przeprowadzonych wcześniej dość obszernych badań eksperymentalnych (sygnały sEMG + współrzędne markerów umożliwiające dokładne odtworzenie ruchu) udostępnione przez promotora.

Zamiana twarzy w sekwencjach wideo

• Przegląd stanu wiedzy dotyczących aktualnych rozwiązań stosowanych transformacji twarzy pomiędzy obrazem wzorcowym i docelowym w sekwencjach wideo.
• Napisanie programu realizującego śledzenie pozycji ludzi za pomocą sieci neuronowych (np. DCGAN). Zalecanym językiem programowania jest język Python.
• Przygotowanie treningowej bazy danych na podstawie zasobów internetowych.
• Opracowanie metody normalizacji sekwencji wideo do nauki sieci neuronowej.
• Przeprowadzenie serii badań symulacyjnych mających na celu znalezienie najlepszych ustawień sieci neuronowych. Następnie wykonanie testów z zastosowaniem on-line z wykorzystaniem kamery.
• Opracowanie wniosków i propozycji dalszych badań.

Sterowanie predykcyjne robotem o dwóch stopniach swobody na podstawie danych pomiarowych (Data-based model predictive control of 2DOF robotic system)

• Przegląd stanu wiedzy z zakresu predykcyjnych metod sterowania układami nieliniowymi oraz stosowanych w nich algorytmów optymalizacji.
• Opracowanie modelu dynamiki robota równoległego o dwóch stopniach swobody (dostępnego w laboratorium).
• Implementacja metody sterowania predykcyjnego syntezującego sterowania wyłącznie na bazie danych pomiarowych.
• Badania jakości sterowania.  
• Możliwość częściowego wdrożenia otrzymanych wyników na urządzeniu rzeczywistym. 

Badania symulacyjne robota w środowisku ROS (ZAREZERWOWANY)

• Zapoznanie się z platformą ROS.
• Utworzenie modelu symulacyjnego robota.
• Wykonanie serii badań symulacyjnych.

Analiza skuteczności wybranych systemów bezpieczeństwa ze szczególnym uwzględnieniem unikalnych potrzeb kobiet (lub innych grup społecznych)

• Przegląd stanu wiedzy i stanu techniki dotyczący wybranego sytemu bezpieczeństwa.
• Badania skuteczności systemów bezpieczeństwa dla rozważanych grup społecznych.
• Badania statystyczne.
• Ograniczenie przeciążeń działających na ciało człowieka.
• Minimalizacja ryzyka odniesienia ciężkich lub śmiertelnych urazów w wyniku wypadków drogowych.
• Opracowanie najważniejszych założeń proponowanego rozwiązania, zgodnych z aktualnymi wymaganiami prawnymi.
• Opracowanie modelu matematycznego, fizycznego lub numerycznego rozważanego systemu bezpieczeństwa.
• Przygotowanie dokumentacji technicznej proponowanego rozwiązania technicznego.
• Badania numeryczne lub doświadczalne skuteczności proponowanego wynalazku.
• Próba znalezienia korzystniejszej kombinacji wybranych parametrów technicznych.
• Sformułowanie oraz rozwiązanie zadania optymalizacji.
• Opcjonalnie: dobór układu sterowania do poprawy parametrów pracy systemów bezpieczeństwa.
• Sformułowanie istotnych ograniczeń.
• Plany dalszych badań.

Systemy bezpieczeństwa dla dzieci przewożonych samochodami osobowymi

• Przegląd stanu wiedzy i stanu techniki dotyczący rozważanego sytemu bezpieczeństwa.
• Badania skuteczności systemów bezpieczeństwa.
• Ograniczenie przeciążeń działających na ciało człowieka.
• Minimalizacja ryzyka odniesienia ciężkich lub śmiertelnych urazów w wyniku wypadków drogowych.
• Opracowanie najważniejszych założeń proponowanego wynalazku, zgodnych z aktualnymi wymaganiami prawnymi.
• Opracowanie modelu matematycznego, fizycznego lub numerycznego rozważanego systemu bezpieczeństwa.
• Przygotowanie dokumentacji technicznej proponowanego rozwiązania technicznego, korzystnie w formie zgłoszenia patentowego.
• Badania numeryczne, statystyczne lub doświadczalne.
• Badania porównawcze w celu znalezienia korzystnej kombinacji wybranych wartości parametrów systemu bezpieczeństwa.
• Sformułowanie oraz rozwiązanie zadania optymalizacji.
• Opcjonalnie: dobór układu sterowania.
• Sformułowanie ograniczeń.
• Plany dalszych badań.

Numeryczne modelowanie pracy serca oraz układu krążenia

• Przegląd stanu wiedzy i stanu techniki.
• Sformułowanie równań różniczkowych opisujących dynamikę układu krążenia.
• Rozbudowa modelu numerycznego pracy serca w środowisku Matlab Simulink.
• Symulacja numeryczna pracy całego lub wybranej części układu krwionośnego.
• Badanie istotności wpływu zmian ciśnienia tętniczego, wydatku masowego płynów, parametrów materiałowych, zmian patologicznych na działanie rozważanego układu.
• Walidacja oraz weryfikacja modelu.
• Badania statystyczne z wykorzystaniem dostępnych baz danych.
• Sformułowanie ograniczeń.
• Plany dalszych badań.

Symulacja zrobotyzowanego stanowiska produkcyjnego w ROS.

• Zapoznanie się z platformą Robot Operating System (ROS).
• Wybranie elementu procesu produkcyjnego (np. paletyzacja, spawanie, klejenie, malowanie, ...) i przegląd stanu wiedzy dot. tego zagadnienia; dobór robota i elementów stanowiska.
• Utworzenie modelu zrobotyzowanego stanowiska w ROS i wykonanie serii badań symulacyjnych.
• Napisanie i przetestowanie instrukcji laboratoryjnej.