Drony z Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze natáčely uvnitř kostela sv. Mikuláše na Staroměstském náměstí.
Skupina Multi-robotických systémů, působící na katedře kybernetiky Fakulty elektrotechnické Českého vysokého učení technického v Praze, snímala ve čtvrtek obtížně přístupná místa historických interiérů v kostele sv. Mikuláše na Staroměstském náměstí v Praze.
Podívejte se, jak takové snímání vypadá:
Kromě senzorického snímání vysoko položených míst kopule kostela, která jsou jinak dostupná jen pomocí nákladného lešení, vědci v terénu testovali unikátní techniku, založenou na vzájemné stabilizaci formace autonomních helikoptér, kde jedna z helikoptér nesla kameru a ostatní helikoptéry nesly zdroj světla osvětlující scénu v předem určeném úhlu. Právě tento úkol skupina Multi-robotických systémů, pod vedením Dr. Martina Sasky, zkoumá:
Zdokumentování obtížně přístupných míst kostela pomůže historikům a architektům zhodnotit potřebu případných restaurátorských prací. Hlavní výhodou tohoto měření je jeho levnost a současně to, že nijak zásadně nenaruší fungování kostela.
Právě robotice se věnuje nově otevřené centrum na FEL ČVUT. Má tři hlavní oblasti zájmů:
- bezpečnost počítačových sítí
- automatizace dopravy
- robotika
Jedni z nejpokročilejších druhů robotů jsou ti s končetinami: u nich je třeba, aby se stroj naučil napodobovat chování jemu podobných zvířat. Robot začíná jako pověstná tabula rasa; jsou nepopsaný list, který vůbec netuší, jak vypadá okolní svět, jak se pohybovat, ani co způsobí náraz do nějakého předmětu.
To všechno se naučí pomocí algoritmů, díky nimž se naučí správně ovládat končetiny a poté i orientaci v reálném prostředí. Sám si pak staví mapu okolního světa a může se v něm pohybovat bezpečně - jak pro sebe, tak pro své okolí.
Praktické aplikace v Česku
Takové výzkumy nejsou záležitostí nějaké vzdálené budoucnosti - naopak už řada výsledků reálně funguje a pomáhá i v České republice. Například drony se zárodky umělé inteligence třeba na konci srpna letošního roku mapovaly les v nepřístupném terénu. Díky tomu, že létají, vykonaly tuto práci mnohem rychleji než lidé - umělá inteligence je zase vybavila dostatkem autonomie na to, aby při tom volily optimální trasy.
