UNIVERZITET U TUZLI
FAKULTET ELEKTROTEHNIKE
O B J A V L J U J E
Kandidat Brbutović Omar, bachelor inž. el., javno će braniti završni magistarski rad pod nazivom „Autonomna navigacija mobilnog robota korištenjem ROS 2 i SLAM algoritama“ dana 21.01.2026. godine u 11:00 sati u Multimedijalnoj sali (MMS) Gimnazije “Meša Selimović”, pred Komisijom u sastavu:
1. Dr. sc. Lejla Banjanović-Mehmedović, vanredni profesor za užu naučnu oblast “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli, predsjednik
2. Dr. sc. Naser Prljača, redovni profesor za užu naučnu oblast “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli, mentor/član,
3. Dr. sc. Amira Šerifović-Trbalić, vanredni profesor za užu naučnu oblast “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli
- dr. sc. Amila Dubravić, vanredni profesor – zamjenski član, (uža naučna oblast “Automatika i robotika” Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli),
Završni magistarski rad može se pogledati u Sekretarijatu Fakulteta radnim danom od 10,00 do 14,00 sati.
Pristup javnosti je slobodan.
REZIME
Autonomna navigacija mobilnih robota predstavlja jedan od značajnih izazova savremene robotike, s primjenom u industriji, transportu, logistici i istraživačkim misijama. Ovaj proces podrazumijeva sposobnost robota da se samostalno kreće kroz nepoznato ili djelimično poznato okruženje, izbjegava prepreke i optimizuje svoju putanju u realnom vremenu. Bitan aspekt autonomne navigacije je simultana lokalizacija i mapiranje (SLAM), koji omogućava robotu da istovremeno gradi mapu okruženja i određuje vlastitu poziciju unutar tog prostora. Efikasna navigacija zahtijeva preciznu percepciju okruženja, pouzdanu lokalizaciju i robusne algoritme za planiranje putanja.
SLAM algoritmi predstavljaju osnovu naprednih autonomnih sistema i široko se koriste u autonomnim vozilima, dronovima, industrijskim i medicinskim robotima. Njihova implementacija zavisi od kvaliteta senzorskih podataka i dostupnih računarskih resursa, pri čemu se najčešće koriste LIDAR, kamere, IMU senzori i enkoderi. Obrada podataka u realnom vremenu zahtijeva optimizovane algoritme i efikasne metode fuzije senzorskih informacija.
Ovo istraživanje fokusirano je na razvoj i implementaciju sistema za autonomnu navigaciju mobilnog robota Yahboom Rosmaster X3 korištenjem Robot Operating System 2 (ROS 2). Platforma je opremljena Mecanum točkovima, LIDAR-om, IMU senzorom i RGB-D kamerom, omogućavajući bogatu i raznoliku percepciju okruženja. SLAM sistem je realizovan primjenom slam_toolbox paketa za 2D mapiranje na osnovu LIDAR podataka, koji je uspješno integrisan u ROS 2 okruženje. Vizuelni SLAM algoritam ORB SLAM 3 je zasebno analiziran kao napredni pristup lokalizaciji i mapiranju, ali nije integrisan u sistem zbog problema kompatibilnosti s najnovijim verzijama ROS-a i Ubuntu operativnog sistema.
Za poboljšanje tačnosti lokalizacije, implementirana je fuzija senzorskih podataka korištenjem robot_localization paketa i Proširenog Kalmanovog filtera (EKF), dok je planiranje putanje i izbjegavanje prepreka realizovano putem Nav2 modula. Ova arhitektura omogućava pouzdanu, stabilnu i adaptivnu navigaciju mobilnog robota u dinamičnim i kompleksnim uslovima. Ključne riječi: Autonomna navigacija, mobilni roboti, SLAM, lokalizacija, mapiranje, ROS 2, LIDAR, IMU, RGB-D kamera, Mecanum točkovi, slam_toolbox, ORB SLAM 3, robot_localization, Prošireni Kalmanov filter (EKF), senzorska fuzija, NAV 2.