Estimacija obraštaja na mrežama kaveza ribogojilišta korištenjem K-means grupiranja
student: Matej Fabijanić
Potrebno je generirati skup podataka sa umjetno generiranim crnobijelim slikama mreža kaveza ribogojilišta sa željenim postotkom obraštaja i udaljenosti bespilotne ronilice od mreže. Korištenjem standardnih metoda obrade slike estimirati postotak obraštaja. Uporediti dobivene vrijednosti obraštaja za stvarnim kako bi se dobila točnost estimacije za razne postotke obraštaja i udaljenosti ronilice od mreže. Odrediti brzinu procesiranja umjetnog skupa podataka kako bi se utvrdila iskoristivost metode u stvarnim uvjetima. Korištenjem metode K-means grupiranja odrediti optimalan broj grupa na stvarnom skupu podataka snimljenom na Cromaris ribogojilištu. Grupirati slike 70% stvarnog skupa podataka u proizvoljan broj grupa te označiti koje grupe su more, mreža s obraštajem, a što su ribe. Dobivene podatke K-means metode usrednjiti i testirati na preostalih 30% slika.
Upravljanje sustavom za namatanje kabela bespilotne ronilice
student: Goran Borković
Trenutnu izvedbu upravljanja TMS-om po udaljenosti ronilice u odnosu na katamaran potrebno je testirati u laboratorijskom bazenu kako bi se provjerila preciznost upravljanja i robusnost TMS-a u raznim uvjetima. Algoritam koji proračunava brzinu vrtnje motora TMS-a, koji trenutno kao parametar uzima maksimalnu unaprijednu brzinu ronilice, potrebno je izmijeniti kako bi uzimao u obzir estimiranu brzinu ronilice. Potrebno je i restrukturirati kod kako bi njegovo korištenje bilo generično. Nakon dodavanja nove funkcionalnosti bit će potrebno testirati novi algoritam u laboratorijskom bazenu i/ili u vanjskom okruženju.
Estimacija obraštaja na mrežama kaveza ribogojilišta korištenjem 2D Fourierove transformacije
student: Stipe Ražov
Uz pretpostavku pravilno segmentirane slike dobivene s bespilotne ronilice u dvije klase (1-pozadina/more, 2-sve ostalo) potrebno je estimirati razinu obraštaja mreže korištenjem 2D Fourierove transformacije. Naime, pravilna struktura mreže u prostornom domenu će uzrokovati visoke vrijednosti koeficijenata 2D Fourierove transformacije također na simetričnim mjestima. Estimaciju obraštaja potrebno je implementirati analizom pomaka visokih koeficijenata i/ili „uklanjanjem“ pravilne strukture mreže anuliranjem tih koeficijenata. Time bi hipotetski na slici nakon uklanjanja pozadinskog mora i pravilne mreže ostao samo obraštaj. Analizu je potrebno prvo provesti na umjetnom skupu podataka i odrediti točnost estimacije. Također, potrebno je analizirati i vrijeme obrade pojedine slike kako bi bilo dovoljno kratko za izvršavanje na glavnom računalu autonomnog katamarana.
Izgradnja mape kretanja i planiranje povratne putanje površinskog vozila
student: Ivan Stepanić
U Laboratoriju za podvodne sustave i tehnologije je dostupna autonomna površinska platforma sa dostupnom navigacijom i regulatorima za praćenje putanje. Tokom gibanja platforma prolazi područje koje nije nužno konveksno ili poznato unaprijed. U slučajevima završetka misije ili aktivacije alarma potrebno je vratiti platformu na sigurnu poziciju na najkraćim mogućim putem. Potrebno je koristiti raspoložive metode za izgradnju mape okupiranosti prostora temeljem putanja kojima je ronilica prethodno vožena, ručno ili automatski. Takvu mapu je potrebno iskoristiti za pronalaženje najbržeg puta do početne točke korištenjem jednog od neinformiranih ili informiranih algoritama pretrage grafa. Implementaciju je potrebno provesti u ROS okruženju na postojećem 3D simulatoru vozila.
Lokalizacija autonomne površinske platforme u nestrukturiranom okruženju korištenjem SLAM algoritma
student: Frane Rogić
Simultano određivanje položaja i kartiranje (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) računalni je problem konstruiranja i osvježavanja karte nepoznatoga područja uz istovremeno određivanje položaja agenta unutar te iste karte. Seminarski zadatak je istražiti trenutno korištene SLAM algoritme u području mobilne robotike. Na temelju prikupljenih spoznaja potrebno je predložiti algoritam primjeren korištenju na autonomnoj površinskoj platformi dostupnoj u Laboratoriju za podvodne sustave i tehnologije kako bi se omogućilo njeno korištenje u nestrukturiranim okruženjima poput morskih luka i marina.
Soft robotics in maritime domain
student: Zdravko Čićin-Šain
Soft robotics je specifično polje robotike koje se bavi konstruiranjem robota iz visoko sukladnih materijala, sličnih onima u živim organizmima. “Mekana” robotika je uvelike nadahnuta načinima na koje se živi organizmi kreću i prilagođavaju okolini. Za razliku od robota napravljenih od krutih materijala, meki roboti omogućuju veću fleksibilnost i prilagodljivost za izvršavanje zadataka, kao i poboljšanu sigurnost pri radu s ljudima. Ta svojstva omogućuju njezinu potencijalnu uporabu u mnogim područjima.
Potrebno je istražiti tipove i različite bioinspirirane dizajne u soft robotici, materijale koji se koriste u proizvodnji mekanih robota, metode upravljanja, te uporabe u istraživanju podmorja.
Sustav za automatsko namotavanje kabela bespilotne ronilice
Sustav za namotavanje kabela (engl. Tether management system, TMS) se razvija kako bi se omogućila kooperacija autonomnog površinskog vozila (katamarana) Korkyra i bespilotne ronilice Blueye Pro ROV. Pretpostavlja se da su udaljenost i brzina kretanja ROV-a u odnosu na katamaran poznati korištenjem akustičkog sustava za podvodnu lokalizaciju. Kabel je potrebno odmotavati približno jednakom brzinom kojom se ROV udaljava od katamarana, odnosno potrebno ga je i namotavati jednakom brzinom kada se ROV vraća prema katamaranu na poziciju za prihvat.
Potrebno je napraviti pregled vrsta i različitih mehanizama TMS-ova te istražiti mogućnosti korištenja senzora za povratnu informaciju o duljinu odmotanog kabela. Također, potrebno je analitički opisati ovisnost duljine odmotanog kabela kao funkciju poznate širine bubnja, te polumjera cilindra u sredini i stranica bubnja te polumjera kabela, a sve uz pretpostavke idealnog namatanja kabela i početnog stanja bubnja sa potpuno namotanim kabelom.
