Hodnocení diplomové práce – vedoucí
Autor hodnocení: Mgr. Ing. Michal Krumnikl, Ph.D.
Vedoucí diplomové práce: Mgr. Ing. Michal Krumnikl, Ph.D.
Oponenti: doc. Dr. Ing. Eduard Sojka
Téma: Autonomní robot řízený mobilním telefonem s OS Android
Verze ZP: 1
Student: Ing. Bc. Adam Vůjtek
1. Zadání závěrečné práce.
Cílem práce bylo využít existující algoritmy pro zpracování obrazu a vyhodnocení dat ze senzorů a vytvořit z nich jeden ucelený program použitelný pro autonomní navigaci malého robota.
Problematika autonomní navigace je dosti rozsáhlá a obtížná. Zadání práce bylo splněno, byť se u některých bodů dá diskutovat jak úspěšně.
2. Aktivita studenta během řešení.
Student pracoval velmi samostatně, díky tomu, že opakoval ročník a byl na studijním pobytu v rámci programu Erasmus, jsem téměř rok a půl neměl detailnější zprávy o postupu řešení. Vše se změnilo po příjezdu, kdy zhruba od půlky ledna 2016 jsme byli v téměř dennodenním kontaktu. Nedostatek času se tak podepsal na kvalitě výsledné práce, přičemž na vlastní testování nezbyl téměř žádný a mnohé funkce jsou tak implementovány jen zčásti.
3. Aktivita při dokončování.
Práce byla dokončována na poslední chvíli, testování implementace pak probíhalo ještě po termínu odevzdání. Části textu, které byly k dispozici v dostatečném předstihu, byly konzultovány, bohužel ne všechny chyby se podařilo odstranit.
4. Hodnocení výsledků závěrečné práce.
Výsledkem diplomové práce je aplikace která se pokouší o autonomní jízdu. Bohužel praktické experimenty ukázaly, že ve stávajícím stavu je nepoužitelná. Aplikace se příliš spoléhá na přesnost senzorů a neprovádí žádnou vstupní filtraci. V textu je zmiňován algoritmus pro navigaci robota, v implementaci je pak ale použita daleko jednodušší varianta. Detekce překážek z obrazových dat sice probíhá, ale pro samotnou navigaci se nevyužívá, je použit pouze LIDARový snímač. Problémy má i samotná hardwarová platforma (autíčko), kde bude třeba změnit ovládání řízení volantu (což ale není chyba studenta).
5. Hodnocení práce z hlediska přínosu nových poznatků.
Práce nepřináší nové poznatky.
6. Charakteristika výběru a využití studijních pramenů.
Studijní literatura odkazuje především na obecné popisy technologií využívaných jednotlivými výrobci aut. Detailnějšího popisu se dočkal jen jeden algoritmus, který vychází z článku [16], a u kterého v referencích student opomněl uvést autory. Práce se zdroji měla být důslednější.
7. Souhrnné hodnocení.
Na závěr je třeba říct, že zadání bylo dosti náročné. Řešení, které student během posledních měsíců zrealizoval má daleko k použitelné implementaci, na druhou stranu musím ocenit snahu a nadšení které projevoval. Rozhodoval jsem se mezi známkou velmi dobře a dobře, ale vzhledem k obtížnosti práce a celkovému kontextu navrhuji známku velmi dobře.
8. Otázky k obhajobě.
Jakým způsobem by měly výstupy z detekce objektů vstupovat do algoritmu plánujícího další směr jízdy ? Jaká je přesnost GPS navigace v mobilním telefonu ? Jakým způsobem byste ji zjistil ?
velmi dobře Celkové hodnocení:
Ostrava, 25.05.2016 Mgr. Ing. Michal Krumnikl, Ph.D.
