UNIVERZITET U TUZLI
FAKULTET ELEKTROTEHNIKE
Franjevačka br.2
Tuzla
O B J A V L J U J E
Mirza Omerčić, bachelor inž. el., javno će braniti završni magistarski rad pod naslovom: „Optimalno planiranje putanje dezinfekcionog mobilnog robota u dinamičkom bolničkom okruženju primjenom PSO algoritma“, dana 30. 09. 2021. godine sa početkom u 12,00 sati u Multimedijalnoj sali Univerziteta u Tuzli, pred komisijom u sastavu:
- Dr. sci. Naser Prljača, redovni profesor – predsjednik
Uža naučna oblast Automatika i robotika
Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli - Dr. sci. Lejla Banjanović-Mehmedović, vanredni profesor – mentor i član
Uža naučna oblast Automatika i robotika
Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli - Dr. sci. Amila Dubravić, vanredni profesor- član
Uža naučna oblast Automatika i robotika
Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli
Zamjenski član komisije dr. sci. Jakub Osmić, vanredni profesor, uža naučna oblast Automatika i robotika, Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli.
Pristup javnosti je slobodan. Završni magistarski rad se može pogledati u Sekretarijatu fakulteta svakim radnim danom od 09,00 do 15,00 sati.
REZIME RADA
U ovom magistarskom radu je obrađena tematika primjena UV dezinfekcionih mobilnih robota u bolničkim okruženjima s ciljem izvršavanja dezinfekcije prostora. Obrađeni su razni algoritmi sa planiranje putanje od čega je fokus stavljen na PSO algoritam. Analizirani su tipovi mobilnih robota koji se koriste u tu svrhu i način funkcionisanja istih.
Cilj magistarskog rada je izvršiti efikasno planiranje putanje korištenjem PSO algoritma u mapiranoj sredini u realnom vremenu. Za mapiranje sredine su je korištena Gmapping SLAM metoda. Analizirane su putanje mobilnih robota, vrijednosti fitness funkcija i upoređene su vrijednosti sa drugim algoritmima za planiranje putanje kao što su npr. Dijkstra algoritam i Astar algoritam.
Opisan je ROS operativni sistem i njegove osnovne karakteristike i komponente.
Opisani su takođe i Gazebo i Rviz programski moduli koji su korišteni za cjelokupnu simulaciju kretanja mobilnog robota. Implementiran je PSO algoritam u Python programskom jeziku sa modulom za izbjegavanje prepreka i modulom za testiranje algoritma. Napisan je takođe i globalni PSO path planner u C++ koji je integrisan u ROS operativni sistem. Integrisan je ROS paket za prepoznavanje lica „face_detector“ i napisan je klijent koji komunicira sa tim paketom i prosljeđuje informacije PSO global path planneru. Tako je omogućena i funkcionalnost zaustavljanja procesa dezinfekcije kod prepoznavanja osoba u bolničkom prostoru.
Na taj način je analizirana tematika dezinfekcije bolničkog okruženja korištenjem dezinfekcionih mobilnih robota kao i primjena PSO algoritma u optimalnom planiranju putanje mobilnog dezinfekcionog robota u bolničkom okruženju.