1. Improving AGV path planning efficiency using Genetic Algorithms with Hamming distance-based initializationŽiga Breznikar, Janez Gotlih, Ž. Artič, Miran Brezočnik, 2025, original scientific article Abstract: This paper presents a Genetic Algorithm (GA) framework for warehouse navigation as a Travelling Salesman Problem (TSP) variant for Automated Guided Vehicles (AGVs). The warehouse layout is represented as a graph, where pick-up locations serve as terminal nodes. A distance matrix, computed via Breadth-First Search (BFS) enables efficient route evaluation. To promote diversity in the initial population, a Hamming distance-based vectorized initialization strategy is employed, ensuring that the chromosomes are maximally distinct. The GA balances exploration and exploitation by dynamically adjusting the fitness function. Early generations emphasize diversity, while later ones focus on solution refinement, improving convergence and avoiding premature stagnation. Our key contribution demonstrates that the Hamming distance-based approach achieves comparable or better results with significantly fewer chromosomes. This reduces computational cost and runtime, making the method well-suited for real-time AGV routing in warehouses. The framework is adaptable to structured environments and shows strong potential for integration into real-world logistics and robotics applications. Future work will focus on optimizing the algorithm and integrating it into the ROS 2 environment.
Keywords: automated guided vehicles (AGV), warehouse routing, combinatorial optimization, Hamming distance initialization, Robot operating system 2 (ROS 2)
Published in DKUM: 28.11.2025; Views: 0; Downloads: 3
 Full text (677,22 KB)
This document has many files! More... |
2. Primer napredne robotske manipulacije z redundantno robotsko roko Franka Emika Panda in ROS : magistrsko deloRok Casar, 2024, master's thesis Abstract: V magistrski nalogi smo raziskali uporabo redundantnih robotskih manipulatorjev za izboljšanje prilagodljivosti in zmogljivosti pri izvajanju nalog v okoljih z ovirami, s poudarkom na robota Franka Emika Panda. Osredotočili smo se na analizo in primerjavo različnih načrtovalnikov poti ter reševalnikov inverzne kinematike, da bi ocenili njihovo učinkovitost pri obvladovanju sklepnih omejitev in izogibanju oviram. Z razvojem aplikacije pobiranja in odlaganja (angl. Pick and place) v okolju ROS in z orodjem Moveit smo demonstrirali, kako redundantnost omogoča izboljšano manevriranje in kompleksne gibe, ki so potrebni za napredne robotske aplikacije. Rezultati kažejo, da je pristop s poudarkom na redundantnosti bistven za doseganje boljših operativnih sposobnosti robota, še posebej v zahtevnih industrijskih okoljih.
Keywords: ROS, Moveit, Franka Emika Panda, redundantnost, robot, izogibanje oviram, manipulacija, načrtovanje poti
Published in DKUM: 20.01.2025; Views: 0; Downloads: 69
Full text (5,10 MB) |
3. Avtonomna, GPS vodena robotska platformaGaj Krajnc, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu je predstavljena predelava komercialne kosilnice v avtonomno vozilo. Predelavo je bila izvedena s pomočjo mikroračunalnika ter RTK GPS modula, ki omogoča natančno določanje lokacije vozila v realnem času. Avtonomna vožnja se izvaja s pomočjo ROS okolja, ki skrbi za korektno delovanje vseh komponent. V delu željeni cilji glede natančnosti niso bili doseženi, vendar je rezultat kljub temu zadovoljiv.
Keywords: GPS, RTK, ROS okolje, OpenMower, Raspberry Pi4
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 57
Full text (4,41 MB) |
4. Sensor fusion-based approach for the field robot localization on Rovitis 4.0 vineyard robotJurij Rakun, Matteo Pantano, Peter Lepej, Miran Lakota, 2022, original scientific article Abstract: This study proposed an approach for robot localization using data from multiple low-cost sensors with two goals in mind, to produce accurate localization data and to keep the computation as simple as possible. The approach used data from wheel odometry, inertial-motion data from the Inertial Motion Unit (IMU), and a location fix from a Real-Time Kinematics Global Positioning System (RTK GPS). Each of the sensors is prone to errors in some situations, resulting in inaccurate localization. The odometry is affected by errors caused by slipping when turning the robot or putting it on slippery ground. The IMU produces drifts due to vibrations, and RTK GPS does not return to an accurate fix in (semi-) occluded areas. None of these sensors is accurate enough to produce a precise reading for a sound localization of the robot in an outdoor environment. To solve this challenge, sensor fusion was implemented on the robot to prevent possible localization errors. It worked by selecting the most accurate readings in a given moment to produce a precise pose estimation. To evaluate the approach, two different tests were performed, one with robot localization from the robot operating system (ROS) repository and the other with the presented Field Robot Localization. The first did not perform well, while the second did and was evaluated by comparing the location and orientation estimate with ground truth, captured by a hovering drone above the testing ground, which revealed an average error of 0.005 m±0.220 m in estimating the position, and 0.6°±3.5° when estimating orientation. The tests proved that the developed field robot localization is accurate and robust enough to be used on a ROVITIS 4.0 vineyard robot.
Keywords: localization, odometry, IMU, RTK GPS, vineyard, robot, sensors fusion, ROS, precision farming
Published in DKUM: 02.07.2024; Views: 123; Downloads: 21
Full text (690,56 KB)
This document has many files! More... |
5. Sistem za prikazovanje nevronskih mrež v 3D in realnem času 3D neurovis : magistrsko deloMatevž Celcer, 2023, master's thesis Abstract: V zaključnem delu je predstavljen naš produkt 3D Neurovis, primerjava s podobni deli in tehnologija, ki je bila uporabljena. Namen tega projekta je bil ustvariti program, ki uspešno vizualizira delovanje nevronskih mrež. Program vizualizira nevronske mreže v realnem času in v 3D. Odkrili smo, da ni veliko projektov, ki prikazujejo vse lastnosti nevronskih mrež v realnem času, kot so nevronska dinamika, nevronska plastičnost, nevronska struktura in nevronski spomin. Prav tako ni dosti projektov, ki so kompatibilni s ROS sistemom. Naš produkt naslavlja to pomanjkanje. Projekt je zamišljen kot nadgradnja predhodnika Neurovis.
Keywords: Nevronska mreža, ROS, Vizualizacija, Vizualizacija nevronskih mrež, Nevronske mreže in roboti
Published in DKUM: 07.06.2023; Views: 416; Downloads: 66
Full text (3,22 MB) |
6. Razvoj ros aplikacij za robustno in varno delovanje humanoidnega robota v dinamičnem okolju : diplomsko deloAmin Gerzić, 2022, undergraduate thesis Abstract: Cilj diplomskega dela je razvoj, testiranje in uporaba ROS aplikacij na humanoidnem robotu Pepper z uporabo že obstoječih knjižnic v okolju ROS. V testiranje so bile zajete funkcije zajema in obdelave slike iz kamer robota, ter uporabo obdelanih informacij iz kamer za varno vodenje robota v realnem okolju. Namen tega dela je čim bolj učinkovita in varna interakcija med robotom in realnim okoljem ter objekti v njem. Dokument opisuje funkcije in metode, ki se uporabljajo v ROS za pridobivanje informacij iz robotovih senzorjev ter kako in na kakšen način jih obdelujemo, da krmilimo gibanje robota. V delu je predstavljena aplikacija sledenja humanoidnega robota Pepper na podlagi obdelave slike v okolju ROS, ki je izvedeno na platformi Docker.
Keywords: Humanoidni robot, ROS, Docker, sledenje, obdelava slik
Published in DKUM: 21.10.2022; Views: 555; Downloads: 52
Full text (4,05 MB) |
7. Posodobitev vmesnika robota farmbeast : diplomsko deloUrban Naveršnik, 2022, undergraduate thesis Abstract: V okviru študija sem bil vključen v ekipo robota farmbeast, ki se ukvarja z avtonomnimi roboti v kmetijstvu. V sklopu projekta sem se posvetil strojnem vidu, robotskem operacijskem sistemu (ROS) ter priključku za odstranjevanje plevela na robotu farmbeast. Namen diplomske naloge je bil posodobiti odstranjevalnik plevela s tem, da zamenjam vmesnik na robotu ter prilagodim programe k delovanju prek razširitvene plošče Pi-plate. Krmilni program priključka deluje na vmesniku Raspberry Pi, medtem ko procesiranje zahtevnejšega strojnega vida poteka na drugi procesni enoti, s katero se podatki izmenjujejo prek ROS sistema.
Keywords: Raspberry Pi, Pi-plate, ROS
Published in DKUM: 21.10.2022; Views: 601; Downloads: 53
Full text (3,17 MB) |
8. Načrtovanje in sledenje poti kmetijskega robota FarmBeast : diplomsko deloDomen Toš, 2022, undergraduate thesis Abstract: Kmetijski robot FarmBeast je nastal v okviru obštudijskega dela študentov treh fakultet Univerze v Mariboru. V nadaljevanju diplomske naloge je opisan postopek ustvarjanja algoritma za načrtovanje in sledenje poti ob avtonomni vožnji robota. Naloga robota je, da se avtonomno vozi po polju koruze in ob tem načrtuje pot, kateri bo kasneje sledil. Postopek opisa zajema spoznavanje strojnega dela opreme, predvsem senzorjev, kot so LiDAR, IMU, inkrementalni dajalnik, itd., ki so ključni faktor, da se lahko robot avtonomno premika ter programskega dela, ki je rezultat našega dela. Programske kode so zapisane v programskem jeziku C++, ki je eden najbolj razširjenih jezikov in je priporočljiv za programiranje v meta operacijskem sistemu ROS. ROS deluje na operacijskem sistemu LINUX, na katerem smo uporabljali tudi 3D simulacijsko okolje Gazebo in grafični vmesnik Rviz.
Keywords: FarmBeast, LiDAR, ROS, Gazebo
Published in DKUM: 14.09.2022; Views: 499; Downloads: 46
Full text (3,15 MB) |
9. Razvoj vmesnika za vodenje BLDC motorjev : diplomsko deloErik Voh, 2021, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo opisuje potek razvoja vmesnika za vodenje BLDC motorjev. V začetku dela je predstavljen robot Farmbeast in motorji, ki jih uporablja. Nato je predstavljen razvoj vmesnika, od načrtovanja in izdelave tiskanega vezja, algoritma za mikrokrmilnik do načrtovanja ohišja.
Na vmesnik lahko priključimo do dva brezkrtačna enosmerna motorja s pripadajočimi Hall-ovimi senzorji, preko katerih sistem zazna vrtenje motorja in nato nadzira njegovo hitrost. Možna je priključitev tudi dodatnih senzorjev ali drugih naprav ter krmilnikov preko prostega priključka za I2C protokol.
Na razvitem vmesniku smo testirali, kako hitro je zmožen sprejemati poslane zahtevke iz računalnika, ali je možno iz njega dobiti podatke o prevoženi razdalji ter ali je zmožen dovolj hitro zajemati podatke iz senzorjev in jih obdelovati. Ker z vmesnikom komuniciramo preko UDP protokola, ga je možno povezati tudi v Robotski operacijski sistem ROS. Na koncu testiranja smo ugotovili, da je primeren za uporabo na robotu Farmbeast.
Keywords: ROS, BLDC motor, ESP32, Farmbeast
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 835; Downloads: 77
Full text (3,38 MB) |
10. Razvoj algoritma za avtonomno vožnjo robota v ros/gazebo okolju : diplomsko deloGregor Popič, 2021, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga povzema snovanje algoritmov za avtonomno vožnjo robota v različnih simulacijskih okoljih. Pri tem so uporabljeni različni senzorji, kot so LiDAR, IMU in inkrementalni ter absolutni dajalniki za odometrijo. Algoritem je zapisan v C++ programskem jeziku, ki je namenjen meta robotskemu operacijskemu sistemu ROS. Ob tem je uporabljeno simulacijsko okolje Gazebo, ki služi kot pripomoček, za naključno generiranje testnih okolij, ki so bila tudi del tekmovanja Field Robot Event 2021. To je sestavljeno iz več nalog, kjer prva predstavlja avtonomno vožnjo robotov po ukrivljenih vrstah, na koncu katerih je potrebno zaviti v naslednjo vrsto. Drugo nalogo pa sestavljajo ravne vrst, deloma nepopolne vrste, kjer mora robot prevoziti le določene vrste, po v naprej določenem zaporedju. Razvita algoritma sta bila testirana v simulacijskem okolju in ovrednotena v primerjavi z drugimi podobnimi rešitvami na tekmovanju poljskih robotov Field Robot Event 2021.
Keywords: FarmBeast, Field Robot Event, avtonomna vožnja, ROS, Gazebo
Published in DKUM: 30.08.2021; Views: 872; Downloads: 101
Full text (2,01 MB) |
