Roboti jsou již dnes neocenitelnými pomocníky při záchranných misích během přírodních katastrof nebo například při důlních závalech, kdy je pro lidské záchranáře náročné, nebo dokonce nemožné do různých prostor vstupovat. Díky robotům je možné zmapovat neznámý nebo změněný terén, díky čemuž se určí jeho průchodnost nebo zjištění bezpečnosti pro vstup záchranářů.

Právě při těchto úkolech může v budoucnu pomáhat software od diplomanta Jana Bayera z Fakulty elektrotechnické pražského Českého vysokého učení technického. „Mozek“ robota, který Bayer naprogramoval a otestoval v rámci své diplomové práce, umožňuje robotům pohybovat se v neznámém stísněném prostředí autonomně a vytvořit tak jeho podrobnou mapu.

Software řídící robota si na základě získaných informací zvládne sám navrhnout cestu, aby dokázal vytyčené území co nejlépe zmapovat a určit průchodnost terénem. To záchranářům pomáhá v rozhodování, zda je oblast bezpečná pro vstup.

Využitelnost v praxi se naskytuje nejen při záchranných misích během přírodních katastrof nebo důlních závalech, ale také při jiných průmyslových neštěstích nebo při hledání osob v jeskynních systémech.

Foto: IT SPY

Jan Bayer s testovacím robotem

„Systém byl vyvíjen pro šestinohého kráčejícího robota, který byl nasazen v různých scénářích ve vnitřním i venkovním prostředí. Zároveň se podařilo navržené řešení nasadit v rámci americké elitní DARPA Subterranean Challenge na kolovém i pásovém robotu s různou senzorickou výbavou, který slouží k testování řešení laboratoří NASA JPL, MIT nebo CMU. Výsledky jsem pochopitelně zahrnul do diplomové práce,“ zmiňuje Bayer.

Pro studium programu kybernetiky a robotiky na FEL ČVUT se rozhodl zejména kvůli možnosti uplatnění programování ve spojení s elektronikou, která jej vždy fascinovala.

Mozek pro roboty všeho druhu

„Mobilní robotice, zejména výzkumu v oblasti změn chování kráčejících robotů v reakci na nerovný terén a lokalizaci, jsem se věnoval již dříve. Se svým vedoucím diplomové práce, profesorem Janem Faiglem, jsme se však rozhodli pro téma práce, která by poskytla základ pro další výzkum, zejména v oblasti autonomního průzkumu,“ doplňuje Bayer pro CzechCrunch.

Svůj software v praxi zkoušel na konkrétním šestinohém robotu v reálném prostředí dolu při simulované záchranné operaci. Na konkrétní druh hardwaru však omezen není, software je možné nasadit na kráčející, pásové i kolové roboty. Podle Bayera je klíčová možnost využít jej na robotech s různými senzory, které slouží k detekci průjezdného terénu a lokalizaci robota.

V rámci dalšího vývoje aktuálně pokračuje ve výzkumu učení modelu náročností terénu pomocí kráčejícího robota a systém bude nasazovat například v simulované záchranné misi a průzkumu městského podzemí.

Jestli a kdy se software dočká také využití v reálné praxi po boku záchranářů, však zatím není jasné. „Užívání záchrannými složkami by vyžadovalo mimo software i zajištění vhodné robotické platformy a s ní související infrastruktury a administrativní pokrytí, což si vzhledem ke své specializaci netroufám časově odhadnout,“ přiznává Bayer.

Celospolečenský přínos a profesionalita

Potenciál k úspěchu však má výrazný. Se svou diplomovou prací již zvítězil v soutěži IT SPY o nejlepší IT diplomky z českých a slovenských univerzit. Kromě prvního místa si odnesl také cenu hlavního partnera soutěže, společnosti Valeo.

„Práce nás zaujala především tím, že student prezentoval komplexní řešení, které dokázalo obstát v testu využívaném i vývojovými odděleními americké civilní obrany nebo armádou. Celospolečenský přínos a profesionalitu takového řešení uznali také kolegové z poroty,“ uvádí profesorka Mária Bieliková z FIIT STU v Bratislavě, letošní akademická garantka soutěže.

Druhé místo v soutěži obsadil Michal Hucko z bratislavské Slovenské technické univerzity s algoritmem umožňujícím personalizování webů a aplikací, díky kterému zlepšuje ergonomii a uživatelskou zkušenost projektů.

Třetí pozici pak z celkových téměř 1 600 přihlášených diplomových prací obsadil Dušan Drevický z brněnského Vysokého učení technického. Jím navržený algoritmus pomáhá umělé inteligenci v medicíně přiznat, jestli si je jistá svým vyhodnocením rentgenových snímků.