Sirvi Autor "Kruusamäe, Karl, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 21

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Audio System for the Social Humanoid Robot SemuBot
(Tartu Ülikool, 2024) Nizamov, Timur; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
A huge and important part of a human companion robot is related to communication abilities. The humanoid robot should be able to hear the incoming speech, understand it and respond to it in the direction of a human that starts the interaction. To provide for such a solution, this thesis focuses on the design, testing and implementation of such a sound system for a real human companion robot. The proposed sound system is composed of a microphone array board, a speaker system, a digital amplifier, and the Arduino MEGA for testing amplifier volume gain. Additionally, the ROS2 Humble is utilised for uniting the coded scripts and better communication with other parts of the robot. The result of this work is shown on a real robot and together with other team members presented as a working prototype.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Avatud robotiarendusplatvormi Robotont omniliikumise ja odomeetria arendamine
(Tartu Ülikool, 2018) Maidla, Martin; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
2017. aastast on Tartu Ülikooli tehnoloogiainstituudis arendusel avatud robotiplatvorm nimega Robotont. Robotondi eesmärgiks on leida kasutust nii teadus- kui ka haridusvaldkonnas. 2017. aastal valmis Robotondile tarkvaraline lahendus, mis andis platvormile ühilduvuse ROSi raamistikuga ja liikumis- ja juhtimisvõimekuse. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk on parandada Robotont platvormi põhivara, lisada Robotont draiverile odomeetria arvutamine ja universaalne omniliikumine.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Avatud robotiarendusplatvormi ROS võimekuse loomine Tartu Ülikooli Robotexi robootikaplatvormile
(Tartu Ülikool, 2017) Vellerind, Raid; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Tartu Ülikooli Robotiklubis on seoses aastatepikkuse osalemisega rahvusvahelisel robootikavõistlusel Robotex, arendatud välja iseseisev robotiplatvorm. Platvorm on jõudnud sedavõrd stabiilsesse arengujärku, et lisaks robootikavõistlustele on platvormil potentsiaali ka uurimis- ja haridusvaldkonnas. Laialdasema kasutusevõttu võimaldamiseks tuleb antud robotiplatvormile luua standardiseeritud modulaarne tarkvaraliides Käesoleva lõputöö eesmärgiks on arendada platvormile sobilik tarkvaraline tugi, mis lubaks platvormi liita ka ROSi (Robot Operating System) ökosüsteemiga. ROS on tarkvara raamistik, mis sisaldab endas tööriistu ja teeke keerulise funktsionaalsuse lihtsaks implementeerimiseks töökindlatesse robotisüsteemidesse. Lõputöös antakse ülevaade ROSi ajaloost, struktuurist ja funktsionaalsusest. Töö raames arendati välja funktsionaalne draiver, mis vahendab informatsiooni riistvara ja ROSi kõrgema taseme loogika vahel. Väljaarendatud draiver loob võimaluse ROSi navigatsiooni teegi ja roboti riistvara vaheliseks suhtluseks, lubades realiseerida keerukaid rajaplaneerimise algoritme. Seejuures lubab draiver robotiplatvormiga liita mistahes platvormile loodud ROSiga ühilduvaid tarkvara pakke. Tarkvara testiti kahe juhtimismeetodiga: arvutiklaviatuuri ning nutitelefoni näol realiseeritud juhtimispuldiga. Testimise käigus töötas draiver ootuspäraselt ning loob sellega hea baasi edasisteks arendustöödeks.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Design of TeMoto, a software framework for dependable, adaptive, and collaborative autonomous robots
(2024-11-19) Valner, Robert; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Aabloo, Alvo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Autonoomsete robotite arendamise üks suurimaid motivatsioone on võtta inimestelt üle tööd, mis on eluohtlikud, stressirohked ja füüsiliselt rasked. Samas on usaldusväärse autonoomia saavutamine ettearvamatutes ja ohtlikes rakendusvaldkondades (tulekahjud, tuumajäätmete ja tuumakriiside haldamine, ehitise rusudes töötamine, kosmosemissioonid, jne) väljakutse, mis eeldab arendatavalt süsteemilt kaht vastuolulist omadust – kõrget usaldusväärsust ja komplekssust. Seetõttu eelistatakse väljakutsuvates keskkondades kaugjuhitavaid robotisüsteeme, kus usaldusväärse soorituse tagab kvalifitseeritud operaator. Kui aga roboti kaugjuhtimine ei ole võimalik (liiga suured vahemaad, keeruline keskkond, jne), peab robot olema paratamatult kas pool- või täielikult autonoomne. Käesoleva doktoritöö eesmärkideks on: a) analüüsida tarkvara arendamise printsiipe, mis aitavad suurendada robotite autonoomia taset riskantsete ja keerukate ülesannete puhul; ning b) arendada välja tarkvara arhitektuur, mis on kooskõlas nende printsiipidega. Antud doktoritöö peamiseks väljundiks on tarkvara raamistik TeMoto, mis võimaldab arendada adaptiivseid, skaleeruvaid, robot-robot ja inim-roboti koostööle orienteeritud robotite tarkvara. TeMoto on struktuurselt kolmekihiline arhitektuur (three layer architecture), mis on kohandatud detsentraliseeritud ja hajusate mitme-roboti süsteemide jaoks, ja haldab käitusaegselt nii roboti missiooni (täitevkiht, ing. k. executive layer) kui ka tarkvara/riistvara ressursse (funktsionaalne kiht, ing. k. functional layer). Missioonide kirjeldamiseks on käesoleva töö raames arendatud välja formaat (Unified Meaning Representation Format, ehk UMRF), mis võimaldab kirjeldada kompleksseid, hierarhilisi, ja mitut robotit hõlmavaid missioone JSON-vormingus. UMRF'il baseeruvaid missioonikirjeldusi haldab C++ põhine teek TeMoto Action Engine, kus iga missiooni alamkomponent (navigeerimine, objektide manipuleerimine, jne) on dünaamiliselt laetav ja kontrollitav plugin. Ressursside haldamise kiht võimaldab dünaamiliselt kontrollida hierarhiliste ressursside elutsüklit, tagades ressursi korrektse allokeerimise/deallokeerimise ja veahalduse kanali. TeMoto on avatud lähtekoodiga ja mõeldud eeskätt töötamiseks nii ROS-i kui ROS2-ga, kuid põhitööriistu saab kasutada ka väljaspool ROS-i. Antud töö on valideeritud erinevate stsenaariumite põhjal, mis kätkevad ressursside ja ülesannete haldamist, ning inim-robot ja robot-robot koostööd. TeMoto tarkvararaamistik on pidevas arenduses, ning käesolev töö annab ülevaate TeMoto hetkeseisundist, peamistest disainipõhimõtetest, arendatud tööriistadest ja tulevikusuundadest.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Designing and implementing a bird’s-eye view interface for a self-driving vehicle’s teleoperation system
(Tartu Ülikool, 2024) Põlluäär, Rauno; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Autonoomsetel sõidukitel ja isejuhtival tehnoloogial on suur potentsiaal muuta transpordisüsteemi, vähendades õnnetusi ja optimeerides liiklusvoogu. Linnakeskkonnas võib ette tulla palju keerulisi olukordi, millega isejuhtivad sõidukid hakkama ei saa. Sellistel juhtudel võtab kaugoperaator sõiduki juhtimise üle kasutades kaugjuhtimistehnoloogiat. Selleks, et keerulistest olukordadest sõiduk ohutult välja tuua, on operaatoril vaja head ülevaadet auto ümbrusest. Hea ülevaate saavutamiseks saab kasutada vaba vaatenurgaga 360-kraadist vaadet või kavaljeerperspektiivi. Tartu Ülikoolis isejuhtivate sõidukite laboris arendatakse isejuhtivat autot, mille kaugjuhtimissüsteemis puudub selliste vaadetega kasutajaliides. Käesoleva lõputöö eesmärgiks on luua kasutajaliides, mis annaks teleoperaatorile parema ülevaate auto ümbrusest. Liides luuakse RVizi ja teiste ROS-i (Robot Operating System) võimaluste ja pakettide abil.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Draiveripakett käte jälgimise seadme Leap Motion kontroller kasutamiseks robootika arendusplatvormil ROS
(Tartu Ülikool, 2018) Allaje, Kristo; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Järjest laienev robotite kasutusvaldkond nõuab inimeste ja robotite vahel üha tihedamat koostööd, mida kirjeldatakse koondterminiga inimese ja roboti suhtlus (ingl „Human-Robot Interaction“). Seetõttu on vajalik arendada töökindlaid meetodeid inimeste tuvastamiseks ning luua intuitiivseid kasutajaliideseid robotite kergeks juhtimiseks. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on luua draiver, mis võimaldaks kasutada käte jälgimise seadet Leap Motion kontroller (LM-kontroller) robootika arendusplatvormil ROS (Robot Operating System). Kuigi arendusplatvormile ROS eksisteerib juba LM-kontrollerile draiver, siis selle funktsionaalsus ja dokumentatsioon on puudulikud ning alates 2014. aastast pole seda arendatud, sest koodihoidlal puudub aktiivne haldaja. Bakalaureusetöö raames valminud LM-kontrolleri draiveripaketi eesmärgiks on laiendada olemasoleva paketi võimalusi, tõsta seadme kasutajamugavust nii kasutajatele kui ka arendajatele ning koostada terviklik dokumentatsioon (paigaldusjuhendid ja lähtekoodi kommentaarid).
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
External human-vehicle interaction - a study in the context of an autonomous ride-hailing service
(Tartu Ülikool, 2021) Meister, Kristina; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Nolte, Alexander Udo, juhendaja; Kuusik, Andres, juhendaja; Tartu Ülikool. Majandusteaduskond; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Flexible Screen Integration and Development of Neck Movement Mechanism for Social Humanoid Robot SemuBot
(Tartu Ülikool, 2024) Kurenkov, Nikita; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Effective communication and interaction are pivotal for integrating humanoid robots into human-centric environments. Central to the functionality of a social humanoid robot is its ability to engage with humans through facial expressions and neck movement gestures. This thesis focuses on the critical task of designing and implementing solutions for the face of a humanoid robot and developing a corresponding neck mechanism to enhance the communicative abilities of humanoid robots. The research entails designing, experimenting, and integrating a work solution for a humanoid robot's face and neck mechanism of a social humanoid robot, SemuBot. The project uses computer-aided design modelling and 3D printing. The implementation involves utilising specialised hardware such as flexible screens, stepper motors for neck actuation, and microcontrollers for seamless integration and control. Additionally, the development process involves iterative design, testing, and integration of the flexible screen and neck mechanism. This work culminates in presenting a functional prototype, demonstrating the proposed facial and neck mechanism solutions' efficacy in enhancing the robot's social interaction capabilities and overall human-like appearance.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Graphical Programming Interface for ROBOTONT, an Open-Source Educational Robot
(Tartu Ülikool, 2025) Khan, Usman Ali; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Bioinseneeria instituut
This thesis demonstrates the development of a Blocky-based graphical programming interface as a visual programming language. It enables the control of Robotont, a research and educational mobile robot, through ROS (Robot Operating System). This research approach shows how Google Blockly can lower the complexity of robotics programming for non-expert programmers. The system developed through a design-based approach focuses on simplicity while reducing the technical barriers (ROS implementation and complexity). The key results of this study are a Blockly web app that can create custom blocks for Robotont control and offers a complete solution for ROS communication and robot simulation. This work, due to its accessibility, has the potential to be a framework for robotics education and training, and emphasizes the importance of human-robot interaction.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Hardware-agnostic compliant control ROS package for collaborative industrial manipulators
(Tartu Ülikool, 2018) Appo, Martin; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Industrial robotics today is moving towards using lightweight collaborative robots to make it possible for small and medium sized enterprises to integrate robots in their manufacturing environment. However, there is still very few collaborative robots seen in the industry and the main reason is that programming of the robot is still too expensive and time-consuming, since there are too few ready solutions available today for controlling co-robots. The solution would be more available open source, maintainable, extendable and usable high-quality code for controlling co-robots. This thesis concentrates on developing such complete software bundle on ROS for compliant control for industrial collaborative manipulators.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Jalgpalliroboti löögimehhanismi elektroonikalahendus
(Tartu Ülikool, 2013) Kruus, Kalle-Gustav; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Kitting station of the learning factory
(Tartu Ülikool, 2023) Hurova, Iryna; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Vunder, Veiko, juhendaja
Learning factories has become a new educational approach that allows students to get hands-on experience working in a simplified factory environment. The aim of this thesis is to assemble a multi-robot setup where two or more autonomous robots can communicate with each other to achieve the desired goal. Robot Operating System (ROS) is used to create software for the manipulator robot in the kitting station, which figures as one of the components of the learning factory.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Payload transportation system of a learning factory
(Tartu Ülikool, 2023) Avalos Conchas, Paola; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Vunder, Veiko, juhendaja
The transition to Industry 4.0 has highlighted the urgent need for a skilled workforce proficient in operating and maintaining advanced robotic and automation systems. To address this critical issue and prepare the next generation of industry professionals, this thesis focuses on the design and implementation of a payload transportation system for a Learning Factory. The proposed system combines SLAM, AR Tracking, and ROS Navigation technologies to enable efficient navigation and obstacle avoidance within the Learning Factory environment. Additionally, the system facilitates seamless cooperation with a manipulator robot, enabling collaborative tasks and enhancing the overall efficiency of the system. The outcome of this work is demonstrated in a book transportation scenario incorporating a multi-robot system that consists of two manipulator robots, and a mobile base. This work contributes to bridging the skills gap and equipping the next generation of industry professionals with practical robotics knowledge.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Real-Time Detection of Robot Failures by Monitoring Operator’s Brain Activity with EEG-based Brain-Computer Interface
(Tartu Ülikool, 2024) Podliesnova, Veronika; Kuzovkin, Ilya, juhendaja; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
The rapidly growing field of Brain-Computer Interfaces (BCIs) provides an innovative method for human-robot interaction, enabling machines to be controlled directly via brain signals. This study investigates the use of BCI technology to monitor the operator’s brain activity in real-time and detect robot malfunctions through the identification of Error-Related Potentials (ErrPs). In this thesis, a real-time system was developed to monitor the brain activity of robot operators continuously using an OpenBCI consumer-grade EEG device. Machine learning algorithms were implemented to analyze brain activity, specifically targeting ErrPs, which indicate that the operator is noticing something unexpected. By recognizing these brain signals, our system can identify potential robot malfunctions based on the operator’s cognitive response and trigger an immediate halt to the operation. This system integrates several key components: signal processing techniques such as resampling, filtering, and normalization to prepare the EEG data for analysis; machine learning classifiers to identify ErrPs associated with robot malfunctions; a robotic simulation that generates realistic scenarios to elicit ErrPs in participants’ brain activity for safe system testing; and real-time brain signal acquisition allowing immediate detection of ErrPs and response to faults. All these components are packed into one coherent system that detects robot malfunctions and triggers intervention. The final system underwent live testing with 10 participants, demonstrating its capability to detect ErrPs associated with robot malfunctions effectively. These tests showed that the system achieves an average sensitivity of 0.53 while maintaining a specificity of 0.98, suggesting that the system rarely reacts without a valid reason while being able to correctly detect more than half of the events of interest. For some users, sensitivity reached as high as 0.7 or more. These findings demonstrate the potential of consumer-grade EEG devices for practical applications of BCI-based robot fault detection.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Robot Localization with Fiducial Markers
(Tartu Ülikool, 2022) Laht, Kristjan; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Non-industrial robotics is a relatively new field with great potential for growth, but there are still many active research problems that prevent it from becoming ubiquitous. A robot not getting lost is one of those problems. Robots tracking their position based on wheel movement are subject to drift due to uneven surfaces and wheel slippage. One way for robots to determine their position and orientation (pose) without knowledge of its? drift is to use QR code like printable tags called fiducial markers that are simple and fast to recognize from images. These tags must be installed in the environment beforehand. This work integrates global pose from fiducial markers and local pose from wheel rotations into one package to create a system that accounts for the weaknesses of both. A simple environment where the use of this package was successful and a complicated environment where it failed are demonstrated. Fiducial markers used for finding the current pose of the robot are robust solutions in applicable environments, but improvements to robustness are still needed.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Robotmannekeenide haldustarkvara ning selle juurde kuuluvate komponentide parandamine ja edasiarendamine
(Tartu Ülikool, 2017) Jaaniste, Antti; Kitsing, Helina, juhendaja; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Käesolev lõputöö keskendub mannekeenide haldustarkvara ja sellega seotud komponentide parandamisele ja arendamisele. Töö eesmärgiks on luua komplektne tarkvara, mis koondab kogu funktsionaalsuse, mida mannekeenide haldamise juures on vaja. Töös antakse ülevaade robotmannekeenidest ning tarkvara seisust enne töö alustamist Viimasele tuginedes määratakse nõuded uuele haldustarkvarale. Enne tarkvara arendamist uuritakse, millised on erinevad tarkvara testimise meetodid ning kuidas robotite vigu ennustada ja ennetada. Pärast tarkvaraarendamise lõppemist uuritakse, kuidas saab aktuaatorite voolutarbimise infot kasutada vigade leidmiseks ja ennetamiseks.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Suhtlusvõimekuse arendamine sotsiaalsele humanoidrobotile SemuBot
(Tartu Ülikool, 2024) Unn, Albert; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Luhtaru, Agnes, juhendaja; Kuulmets, Hele-Andra, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Social robots have been developed for decades, but creating the ability to have natural conversations with humans without strict rules has been a significant challenge. Approaches for communication between humans and robots have relied on pre-programmed dialogue options, which limits interaction and forces users to follow strictly defined rules. The rapid advancement of large language models offers a promising solution to this problem, enabling significant progress to be made in the quality of social robots. SemuBot is a student project to develop the first Estonian-speaking social humanoid robot, and this work focuses on exploring various solutions to achieve its ability to have conversations with people using a large language model. The study explores the use of three key components: speech recognition, large language models, and speech synthesis. The goal is to find optimal solutions for these components in the context of social robotics. As a result, a hardware and software solution for the social humanoid robot SemuBot is developed, enabling the robot to engage in natural conversations with people in Estonian.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
TeMoto Action Assistant: A Web-Based Human–Robot Interface for Designing UMRF Graphs
(Tartu Ülikool, 2025) Kaarelson, Kaarel-Richard; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
This thesis develops the TeMoto Action Assistant, a modern, web-based graphical user interface (GUI) designed to improve human-robot interaction within the TeMoto framework. It aims to simplify the creation and management of Unified Meaning Representation Format (UMRF) graphs, to speed up developers' time. Significantly, it uses a web-based architecture that many current ROS 2-based human-robot tnterface (HRI) solutions do not address. The proposed solution uses React, Python Flask, and the WebSocket protocol for real-time synchronization with the TeMoto Action Engine. Significantly, it provides GUI functionalities like creating robot tasks via drag-and-drop, editing action parameters, and built-in runtime execution and monitoring. By providing an open-source, multi-platform GUI, this work lowers the barrier for entry for robotic application development and hopes to expand the adoption of the TeMoto framework.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Using and evaluating the real-time spatial perception system hydra in real-world scenarios
(Tartu Ülikool, 2023) Hult, Carl Hjalmar Love; Kruusamäe, Karl, juhendaja
Hydra is a real-time machine perception system released open source in 2022 as a package for Robot Operating System (ROS). Machine perception systems like Hydra may play a role in the engineering of the next generation of spatial AIs for autonomous robots. Hydra is in the preliminary stages of its existence and does not come with intrinsic support for running on custom datasets. This thesis primarily aims to find out whether the promised capabilities of Hydra can be replicated. As well as to establish a workflow and guidelines for what modifications to Hydra are needed to successfully run it.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Visibility aware navigation
(2023-07-11) Masnavi, Houman; Kruusamäe, Karl, juhendaja; Singh, Arun Kumar, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Liikumise planeerimine on oluline osa robotite ja automatiseerimise valdkonnas. See hõlmab parima liikumiste või tegevuste järjestuse välja selgitamist, et robot saavutaks kindla eesmärgi, järgides teatud reegleid. Käesolev lõputöö keskendub teatud tüüpi liikumise planeerimisele, mida nimetatakse nähtavusele orienteeritud navigatsiooniks (VAN). VAN-i kasutatakse juhul, kui soovime, et robot liiguks kahe punkti vahel või järgiks teed, hoides alati teatud objekte oma vaateväljas. VAN-il on erinevaid rakendusi erinevates valdkondades. Näiteks sihtmärgi jälgimisel ja õhufotograafias aitab VAN tagada, et robot näeks alati sihtmärki, vältides takistusi. Seisundi hindamisel ja asukoha määramisel aitab VAN parandada täpsust, planeerides teid, mis säilitavad markerite nagu fidutsiaalsete markerite või majakate nähtavust. VAN võimaldab ka suuremate maapealsete robotite ja väiksemate õhurobotite koostööd. Maapealne robot saab juhendada õhurobotit seni, kuni nad saavad teineteist näha. Siiski on VAN-il kaks peamist väljakutset. Esiteks tuleb välja töötada uued algoritmid, mis suudavad hakkama saada keerulistes olukordades keskkondades, mis on täis takistusi. Teiseks peavad lahendused kiiresti töötama väikestel seadmetel, mida saab kanda väikeste robotite nagu droonide peal. Käesolev lõputöö pakub välja uued liikumise planeerimise algoritmid, mis on spetsiaalselt kavandatud nähtavusele orienteeritud navigatsiooni jaoks. Need algoritmid suudavad toime tulla keeruliste keskkondadega, kus on nii paiksed kui ka liikuvad takistused. Samuti töötavad need reaalajas piiratud ressurssidega väikestel seadmetel. Algoritme on põhjalikult testitud nii simulatsioonides kui ka reaalmaailma keskkondades ning võrreldud olemasolevate lähenemisviisidega. Pakutud algoritmid ületavad olemasolevaid algoritme erinevates aspektides, näiteks vähendades varjatuse aega, minimeerides juhtimispingutusi ja vajades vähem arvutusaega.