Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 7/2019 vyšlo tiskem 26. 6. 2019. V elektronické verzi na webu 26. 7. 2019. 

Téma: Kabely, vodiče a kabelová technika; Nářadí, nástroje a zařízení pro práci s kabely

Hlavní článek
Správa aktiv a potřeba diagnostiky v Průmyslu 4.0

Číslo 4/2019 vyšlo tiskem 29. 7. 2019. V elektronické verzi na webu 29. 8. 2019.

Světelně-technická zařízení
Foxtrot řídí nové sídlo asociace barmanů
Dynamické osvětlení kaple Anděla Strážce v Sušici

Příslušenství osvětlovacích soustav
Bezpečnost, úspornost a komfort s KNX
Celosvětově první LED spínaný zdroj s rozhraním KNX od výrobce MEAN WELL
KNX – systém s budoucností
Schmachtl – konektorová instalace gesis

Aktuality

Nový pobočný spolek ČSO – region Praha Po mnoha letech existence České společnosti pro osvětlování byl v červnu tohoto roku…

Digitální továrna 2.0 na MSV 2019 Digitální továrna 2.0 je jedním z hlavních témat Mezinárodního strojírenského veletrhu…

Historicky nejvyšší grant Evropské unie dostal česko-slovenský energetický projekt ACON Společnosti E.ON Distribuce a Západoslovenská distribuční (ZSD) získaly od Evropské…

Viceprezidentem asociace ENTSO-E zvolen člen představenstva ČEPS, a.s., Zbyněk Boldiš Zbyněk Boldiš, člen představenstva ČEPS, a.s., byl zvolen do funkce viceprezidenta…

Více aktualit

Soutěž Taxify Self-Driving Fleet Optimization Challenge

27.12.2018 | ČVUT - FEL | www.fel.cvut.cz

V soutěži, kterou na jaře letošního roku vyhlásila společnost Taxify a Robotex International 2018, vyhrál mezinárodní tým z Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze a Delft University of Technology.

Úkolem bylo řešení optimalizace provozu flotily vozidel obsluhujících pasažéry. Soutěžní týmy měly navrhnout dispečerský algoritmus pro simulovanou flotilu autonomních taxi vozidel v estonském hlavním městě Tallinn. Úspěšný algoritmus musel maximalizovat odměnu za přepravené pasažéry při respektování různých omezení, která simulují skutečné provozní podmínky. Vítězné řešení pak bylo odměněno cenou 4000 EUR.

Cílem společnosti Taxify je poskytovat veřejnosti efektivní přepravu po městě a během pár minut zajistit přistavení vozu na jakémkoliv místě, kde Taxify působí. V budoucnosti pak plánuje využití autonomních automobilů. Soutěžící měli za úkol si představit, že v roce 2022 tento model přepravy funguje ve městě Tallinn a naprogramovat algoritmy pro efektivní řízení takové flotily.

Centrum umělé inteligence (AIC) z katedry počítačů Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze a Autonomous Multi-Robots Lab (AMR) z Delft University of Technology dlouhodobě pracují na analýze a optimalizaci dopravních systémů. „Účast v soutěži nám umožnila uplatnit naše odborné znalosti a zkušenosti s využitím umělé inteligence pro řešení složitých problémů v dopravě,“ vysvětlil motivaci pro účast v Taxify Self-Driving Fleet Optimization Challenge vědec z AIC Martin Schaefer.

„Zadání bylo opravdu složité, potřebovali jsme pracovat s různými zdroji dat, údaje o poptávce musely být propojeny s daty o silniční síti získanými z map a nakonec jsme se museli vypořádat s několika těžkými algoritmickými problémy,“ dodává Olga Kholkovskaia, studentka otevřené informatiky na Fakultě elektrotechnické ČVUT v Praze.

Úspěšné řešení bylo postaveno na efektivním přiřazení pasažérů do plánů vozidel. Vítězný tým použil techniky matematické optimalizace a umělé inteligence k nalezení optimálních plánů pro jednotlivá vozidla tak, aby bylo obslouženo co nejvíce pasažérů s minimálním počtem vozidel.

Tiskové materiály FEL - ČVUT