Профиль «Интеллектуальные робототехнические системы» посвящен программированию, роботам и автоматизации производства при помощи роботов.
Профиль подойдет всем, кому нравится работать с автоматизированными системами и тем, кто хочет разобраться, как устроены некоторые процессы роботизированного производства, как промышленный робот перемещается, как он составляет свой путь и порядок действий. Какую информацию необходимо знать роботу-погрузчику, чтобы успешно выполнить задачу, насколько сложно просчитать перемещение каждого узла манипулятора, работающего на заводе по выпуску автомобилей. И это далеко не всё, с чем познакомятся участники олимпиады.
Участвуя в профиле, вы сможете получить навыки, которые пригодятся для решения реальных проблем человека. Например, искать решение, чем и как может помочь робот на производстве, как он может облегчить ряд процессов.
Участники на всех этапах олимпиады не только соревнуются, но и получают новые знания и навыки. Один из важнейших результатов участия в олимпиаде: участники научатся разрабатывать свои собственные интеллектуальные робототехнические системы.
На первом этапе участникам предстоит решать задания по математике и информатике.
Во втором этапе Олимпиады участникам предстоит решить несколько заданий, которые требуют хороших навыков решения классических задач по программированию и уверенных знаний по геометрии и началу математического анализа в рамках школьной программы.
Большинство заданий этого отборочного этапа будет сформулировано в виде олимпиадных задач по информатике, где есть входные данные и нужно найти ответ.
Для решения задач необходимо уметь работать в команде, поскольку в ограниченное для второго этапа время один человек может не успеть и изучить новый материал, и разработать решение, и обеспечить для него достаточный набор тестовых данных.
На втором этапе участникам большую помощь окажут ссылки на материалы для самостоятельного изучения.
Рекомендуем прорешать все задачники и просмотреть все материалы.
Рекомендуем ознакомиться со всеми материалами с текущей страницы профиля ИРC.
На этом этапе участникам предстоит решать задачи по информатике и физике.
13.03
Математика 07:30−10:00
Информатика 11:30−14:00
Этап пройдет в распределенном формате.
Задача заключительного этапа профиля ИРС основывается на востребованной робототехнической задаче — динамическая сортировка объектов.
Развитие подобных алгоритмов позволит расширить область применения промышленных манипуляторов. Это может быть как автоматизация складов, логистических центров, так и автоматизация производств. Благодаря этому можно облегчить жизнь труд людей на рабочих местах. Также это позволит выполнять данные процессы быстрее и точнее.
Финальная задача будет требовать от участников применения таких навыков, как определение объектов в рамках рабочей зоны робота с помощью камеры, анализ облака точек с целью определения необходимых объектов и параметров, выбор стратегии по обработки полученной информации и достижении поставленной задачи по манипуляции объектов.
Математика: тригонометрия, геометрия, комбинаторика, отдельные разделы теории комплексной плоскости, теории вероятности, теории графов и линейной алгебры, работа с матрицами;
Информатика: кодирование и декодирование информации, структуры хранения и обработки данных, комбинаторные алгоритмы, алгоритмы перебора и сортировки, алгоритмы вычислительной геометрии, отдельные разделы теории автоматов, алгоритмы преобразования изображений, компьютерного зрения, алгоритмы работы с облаком точек;
Специальные знания в области робототехники:
свойства и ограничения цифровых и аналоговых датчиков различного принципа действия,
алгоритмы обработки цифровой информации,
алгоритмы управления и вычисления конфигурации манипуляторов
отдельные главы теории автоматического управления,
свойства цифровых камер,
получение и обработка графической информации,
получение и обработка карты глубины,
физические ограничения передачи информации.
программирование на Python
Работа с библиотеками в Python (numpy, opencv, etc.)
использование итеративного процесса разработки;
использование систем версифицирования исходного кода для командной разработки программного обеспечения.
моделирование частей робототехнической системы
достижение стабильности работы и отказоустойчивости робототехнического устройства;
владение алгоритмами и библиотеками по работе с облаком точек на языке Python;
использование итеративного процесса разработки;
использование систем версифицирования исходного кода для командной разработки программного обеспечения.
Состав команды: 2-3 человека
Алгоритмист: проектирование алгоритмов принятия решений, проектирование алгоритмов компьютерного зрения, отработка алгоритмов на модели.
Программист-робототехник: специфика контроллера и работы датчиков, камеры, обработка цифровой информации, теория автоматического управления, одометрия.
Программист-интегратор: знание инструментария отладки, перенос алгоритмов на реальное устройство, отладка, управление фронтом работ.
Роли в командах распределяются самими участниками, роли могут пересекаться, для более качественного распределения ролей лучше выписать сильные стороны каждого участника, посмотреть, что нравится каждому из них и после этого уже распределяться зоны ответственности и обязанности.
Онлайн-курс на Cursera по Вероятностной робототехнике (англ. язык)
Курс от 1С по алгоритмизации и структурам данных (Модуль 1)
Курс «Математика для олимпиад по программированию»
Курс «Специализация Робототехника» (англ.)
ROS Courses Library (англ.)
Первые лекции из курса по Компьютерному зрению.
Топология сетей для передачи информации (часть лекции из курса «Основы локальных сетей»)
Статья «О протоколах передачи данных»
Документация по OpenCV
Статья об основанном на плотности алгоритме для обнаружения кластеров в Больших пространственных базах данных с шумом — Ester and H.-P. Kriegel, J Sander and X. Xu, A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise