Projekty
Výzkumné projekty, soutěžní práce a open source projekty — od nesupervizované percepce LiDARových dat po autonomní roboty soutěžící v terénu.
Fyzikálně informované učení pro autonomní navigaci
Doktorská disertace na skupině VRAS ČVUT. Vývoj řídicích algoritmů pro autonomní mobilní roboty, které využívají vlastnosti terénu získané pomocí percepce a fyzikálně informovaných neuronových sítí, čímž umožňují adaptivní navigaci v různorodých venkovních prostředích.
FlowSeg4D: Nesupervizovaná 4D panoptická segmentace
Diplomová práce. Nesupervizovaný framework pro online 4D panoptickou segmentaci LiDARových scén při řízení, kombinující odhad scene flow se shlukováním pro dosažení časové konzistence bez anotovaných dat. Dosahuje LSTQ 46,9 na SemanticKITTI, čímž konkuruje supervizovaným metodám.
Autonomní robotika ve venkovním prostředí
Výzkumný projekt na skupině VRAS ČVUT zahrnující sémantickou segmentaci, navigaci a lokalizaci robotů operujících v nestrukturovaných venkovních prostředích. Zahrnuje nasazení na platformách NVIDIA Jetson a validaci na HPC infrastruktuře.
Autonomní přejezd silnice mobilním robotem
Bakalářská práce. Řídicí algoritmus na bázi behavior tree, který umožňuje mobilnímu robotovi bezpečně přejíždět silnici na základě detekce a sledování okolních vozidel. Hodnoceno v simulaci i na reálném hardwaru. Oceněno Cenou děkana na FEL ČVUT.
SimView — 3D vizualizér dávkových simulací
Interaktivní webový nástroj pro 3D vizualizaci a porovnávání paralelních simulací robotů vedle sebe na společném terénu. Postaven na Three.js s Python API (PyTorch/NumPy), vykresluje trajektorie více dávek, výškové mapy terénu, kontaktní body a vektory sil působících na tělesa a v reálném čase zobrazuje grafy skalárních metrik.
Data OSM pro autonomní robotiku
Python balíček pro stahování a zpracování dat OpenStreetMap pro použití v autonomní robotice. Poskytuje nástroje pro extrakci silniční sítě, půdorysů budov a dalších relevantních mapových prvků a jejich převod do formátů vhodných pro navigaci a plánování robotů. Obsahuje vizualizační nástroj pro prohlížení a úpravu mapových dat, vysokoúrovňové plánování tras a export do formátů kompatibilních s ROS. Verze pro ROS2 zahrnuje režim sledování pro lokalizaci, ověřování stavu a řízení robota v reálném čase. Nasaditelné jako ROS2 balíček i samostatná Python knihovna.
Online monitoring robotů
Software pro online monitoring nasazených autonomních robotů — sleduje polohu, stav senzorů, stavy procesů a klíčové metriky v reálném čase. Serverová aplikace pro zpracování a vizualizaci a ROS2 uzel pro sběr a přenos dat. Brzy dostupné pod open source licencí.
Robotour 2025 — 2. místo
Mezinárodní soutěž venkovních robotů. Náš robot autonomně navigoval v městském prostředí při doručování piva a obsadil 2. místo mezi mezinárodními týmy. Softwarový stack zahrnoval navigaci na bázi ROS2, senzorovou fúzi pro lokalizaci a vlastní behavior tree pro vykonávání úloh. Robot úspěšně dokončil doručovací trasu a vyhnul se chodcům v rámci stanovených hranic.
Porsche Engineering Student Contest — 2. místo
Vývoj softwaru pro plnou autonomii vozidla v měřítku 1:10, schopného rychlé navigace na okruhu, rozpoznávání dopravních značek a vyhýbání se překážkám v reálném čase. Soutěžili jsme s týmy z evropských univerzit v disciplínách přesnosti a rychlosti.
Robosoutěž — 1. místo
Celostátní středoškolská robotická soutěž pořádaná FEL ČVUT, 8. ročník. Soutěžil jsem jako tým Next Team (s Petrem Molkem a Davidem Strouhalem) a obsadil 1. místo mezi 16 týmy. Úloha Pathfinder vyžadovala, aby robot ze stavebnice LEGO MINDSTORMS autonomně zvládl tři po sobě jdoucí fáze — sledování čáry, průjezd bludištěm a návratové sledování čáry — do 120 sekund, přičemž soutěž probíhala ve formátu dvojité eliminace.