Робототехника и искусственный интеллект / Robotics and artificial intelligence

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Направления подготовки:



Языки обучения: РусскийАнглийский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2025 году: 499 000 руб. в год

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Программа нацелена на подготовку исследователей и разработчиков с уникальным набором компетенций на стыке робототехники и искусственного интеллекта, способных системно и критически мыслить и решать комплексные задачи в различных приложениях промышленной и сервисной робототехники, связанными с разработкой математического, алгоритмического и программного обеспечения (реализуя концепцию “софт для железа”) для проектирования, оптимизации и очувствления роботов, организации человеко-машинного и межмашинного взаимодействия, систем планирования движений, автоматического управления и принятия решений.

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Программа реализуется на стыке робототехники и искусственного интеллекта, потому что с одной стороны, современные роботы, призванные работать и адаптироваться к динамическому меняющемуся окружению, являются источником задач, над которыми работают университеты и компании во всем мире и без которых развитие искусственного интеллекта не будет полноценным, а с другой стороны ? именно благодаря алгоритмам искусственного интеллекта и машинного обучения возможно решить актуальные и сложные задачи, для которых нужен методологический базис, выходящий за пределы классической теории управления и обработки информации.
Для воплощения (в роботах) интеллекта необходимо преодоление научно-технологических барьеров разработки самообучаемых алгоритмов гарантированной производительности, надежности и безопасности для управления, сенсорно-моторной координации человеко-машинного взаимодействия. Это позволит повысить надежность, безопасность и уровень «интеллекта» роботов, снизить их энергопотребление и стоимость и выйти на новые технологические фронтиры Perception AI/Autonomous AI и перспективные рынки робототехники, объект которых уже к 2025 году оценивается в более чем 3 триллиона долларов США.
Востребованными для специалистов в этой области являются не только навыки программирования и владение современными инструментами разработки, но и глубокие предметные знания “физики” роботов, а также математических и алгоритмических основ для понимания возможностей и ограничений известных и разрабатываемых подходов. Знания и компетенции, получаемые магистрантами программы актуальны для разработка интеллектуальных и безопасных коллаборативных манипуляторов, автономных наземных, надводных роботов и квадрокоптеров для логистических и инспекционных задач, эргономичных и энергоэффективных протезов и экзокостюмов для здравоохранения и промышленности. Наши студенты и выпускники работают в компаниях, занимающихся беспилотными автомобилями (СтарЛайн и др.), летательными аппаратами (Геоскан и др.), надводными судами (Навис и др.), роботизацией производств (Аррайвал, Таурас-Феникс, Термекс, Шнайдер Электрик и др.) и других.

ДИСЦИПЛИНЫ

Методы машинного обучения в робототехники

Цель курса - дать студентам знания о методах и инструментах машинного обучения для решения прикладных задач от построения модели до навигации, планирования движения и управления роботами.

Программирование роботов

Программа курса охватывает расширенное практическое программирование роботов. В ходе курса вы познакомитесь с расширенной математикой и современным управлением манипуляторами и мобильными роботами.

Имитационное моделирование робототехнических систем

Современные робототехнические и мехатронные системы сложны: они состоят из синергетического объединения механики, сенсорного оснащения, приводных систем, систем управления и т.д. Для изучения поведения и производительности существующей или проектируемой робототехнической системы используются модели, чтобы сфокусироваться на определяющих характеристиках, сохраняя аргументируемый компромисс между точностью системы и вычислительной сложностью. Акт построения модели называется моделированием, а процесс использования модели для изучения поведения и производительности системы называется имитационным моделированием. Лекции содержат теоретические материалы по моделированию, такие как теория винтового исчисления и групп Ли для описания движения тел в пространстве, теория бонд-графов для описания взаимодействия систем разной физической природы и стратегий управления. Практическая часть посвящена развитию навыков моделирования на python в MuJoCo.

Планирование траекторий и управление роботами

Курс направлен на изучение подходов к планированию траекторий и управлению роботами. Содержание курса охватывает основные понятия, определения и подходы к планированию маршрута и траектории, управлению движением роботов и управлению силой взаимодействия роботов. Уделяется внимание задачам робастного и адаптивного управления движением и импедансного управления. Курс содержит лабораторные работы по решению задач планирования траектории, управления движением и управления силой взаимодействия.

Компьютерное зрение

Данный курс знакомит обучающихся с основами компьютерного зрения. В результате освоения дисциплины студенты должны будут выполнить четыре лабораторных работы с последовательно возрастающим уровнем сложности. В курсе рассматриваются такие разделы, как Сегментация изображений, Преобразование Хафа, Детекторы характеристических особенностей и Алгоритмы определения объектов.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Алексей Алексеевич Бобцов профессор, доктор технических наук
Иван Игоревич Борисов кандидат технических наук
Олег Игоревич Борисов кандидат технических наук
Алексей Алексеевич Ведяков кандидат технических наук
Владислав Сергеевич Громов кандидат технических наук
Павел Павлович Коваленко кандидат технических наук
Сергей Алексеевич Колюбин доктор технических наук
Антон Александрович Пыркин профессор, доктор технических наук
Игорь Борисович Фуртат профессор, доктор технических наук
Сергей Алексеевич Чепинский доцент, кандидат технических наук
Сергей Васильевич Шаветов кандидат технических наук
Кирилл Артемов кандидат технических наук

ТЕМАТИКИ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Разработка алгоритма стабилизации автомобиля при выезде со скользкого дорожного покрытия
  • Разработка алгоритма планирования и управления движением автомобиля в задаче городской парковки
  • Конструирование мехатронных устройств
  • Конструирование робототехнических устройств
  • Разработка алгоритмов картирования и исследования для задач навигации
  • Разработка системы управления для неполноприводного прыгающего робота для осуществления динамической локомоции по поверхностям разной степени жесткости, скользкости и наклона
  • Генеративный дизайн конструкции и системы управления мягких роботов
  • Генерация траекторий движения для галопирующего робота с пассивной подвижной спиной
  • Управление динамическими системами с неопределенностями
  • Разработка алгоритмов планирования движения робототехнических систем на основе методов машинного обучения
  • Исследование алгоритмов обучения с подкреплением в робототехнических приложениях
  • Разработка алгоритма бездатчикового управления положением вращающегося сочленени
  • Проектирование и исследование биомиметических и биоинспирированных мехатронных и робототехнических систем
  • Проектирование и исследование энергоэффективных биомехатронных реабилитационных устройств
  • Разработка алгоритмов очувствления и управления промышленным экзокостюмом с приводами переменной жесткости
  • Разработка системы детектирования и классификации объектов в задачах роботизированной инспекции
  • Исследование алгоритмов компьютерного зрения для отслеживания перемещения объектов на видеоизображении
  • Исследование алгоритмов технического зрения для определения параметров объектов в задачах робототехники
  • Исследование алгоритмов машинного обучения в задаче поиска объектов на изображениях

Как поступить в магистратуру?

Выбрать образовательную программу факультета

Зарегистрироваться в личном кабинете на abit.itmo.ru

с 1 апреля 2025

Пройти вступительное испытание

сдать экзамен или победить в конкурсе, олимпиаде, перезачесть итоговую государственную аттестацию, предоставить рекомендательное письмо

Заполнить все документы в личном кабинете

бюджет - до 19 августа 2025
контракт - до 4 сентября 2025

Найти себя в списках рекомендованных к поступлению на abit.itmo.ru

с 22 августа 2025

Подписать Согласие о зачислении


24 августа 2025 до 12:00 (МСК)

Найти себя в приказе о поступлении на abit.itmo.ru

бюджет - 29 августа 2025
контракт - 5 сентября 2025

Индустриальные партнеры