NAIL101 - Pravděpodobnostní robotika / Probabilistic Robotics

If foreign students enroll, the course is in English, otherwise in Czech. Lecture notes are in English anyway.

LS 2020/21: Přednáška pondělí 12:20, cvičení hned poté.
Summer term 2020/21: Class Monday 12:20, Tutorial right after the class.

First session: March 1 at 12:20 CET via Zoom. Register in advance for this meeting here. After registering, you will receive a confirmation email containing information about joining the meeting.

Anotace / syllabus

Během svého života se autonomní robot potýká s řadou problémů: Probudí se - neví, kde je. Jede - neví jak a kam. Dělá - neví co a proč. Tyto obtíže pramení z nepřesnosti senzorů a ze složitosti skutečného světa, který není možné přesně zachytit jednoduchým modelem. Cílem této přednášky a jejích cvičení je seznámit se s různými možnostmi, jak se můžeme algoritmicky vypořádat s nejistotou vyvolanou naší a robotovou neznalostí. Ačkoli jsou výklad a cvičení zaměřeny na autonomní roboty, velkou část postupů je možné (a často vhodné) uplatnit i v jiných oblastech.
During its life a robot deals with many problems: It wakes up - without knowing where it is. It is going - without knowing how and where. It is doing - without knowing what and why. These difficulties come from an inaccuracy of sensors and from a complexity of the real world, which cannot be accurately captured by a simple model. Our goal for this class is to familiarize ourselves with various algorithmic methods, which help us with dealing with the uncertainty originating from our and robot's ignorance.

Literatura

S. Thrun, W. Burgard, D. Fox: Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005
S. Russel, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3. vydání, Prentice Hall, 2009 (vybrané kapitoly)

Sylabus

Big thanks & credits to Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox and Jirka Iša for their course materials!

Slides / video

Slides, session recordings and all other possible material will be gradually added to Students' repository.

Tutorials

The tasks will be assigned stepwise durint the classes and tutorials. All tasks are to be submitted via SiS/Study roaster (compulsory for credit).
(see material in Students' repository)