Математические задачи мобильной робототехники: навигация, автономность и управление движением при коммуникационных ограничениях

Программа предназначена для повышения квалификации бакалавров, магистров, аспирантов и научных сотрудников и формирования комплекса систематических знаний современных подходов и методов математического моделирования, разделов теории управления и алгоритмов ИИ необходимых при анализе и разработке мобильных робототехнических приложений.

Образовательная программа предлагает слушателям обсуждение различных постановок задач мобильной робототехники и знакомит их с математическими понятиями, аналитическими подходами и вычислительными процедурами, используемыми в тематике при разработке моделей мобильных систем, их управлении и анализе поведений. Модуль разработан в основном для обучающихся по программам бакалавриата, магистратуры и аспирантуры ВУЗов РФ по группам специальностей "Прикладная математика и физика", "Прикладная математика и информатика", "Мехатроника и робототехника", "Механика и математическое моделирование".

Данная программа поможет студентам освоить методы моделирования робототехнических систем и среды их функционирования; методы детерминированного и стохастического поиска их реализуемых поведений; методы синтеза обратной связи для управления движением робота при ограничениях. Также она познакомит слушателей с методами ИИ, используемыми в робототехнических приложениях.   

Для участия в программе приглашаются обучающиеся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры и аспирантуры ВУЗов РФ. Программа в основном рассчитана на студентов специальностей "Прикладная математика и физика", Прикладная математика и информатика", "Мехатроника и робототехника", "Механика и математическое моделирование". Для освоения содержания дополнительной профессиональной программы слушатели должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

• базовые знания по предметам профиля "Математика", включая элементы курсов бакалавриата по "Линейной алгебре", "Математическому анализу", "Аналитической геометрии", "Теории вероятностей" и "Математической статистики";
• базовые знания по предметам профиля "Механика", включая элементы курсов по "Аналитической механике" или "Теории механизмов и машин";
• базовые знания по предметам профиля "Информатика" и базовые навыки, и компетенции по программированию на языках высокого уровня (Matlab, Python).

Форма организации отбора слушателей

Отбор на программу принимается решением комиссии на основании материалов, предоставленных соискателем, и решения тестовых заданий, выполненных соискателем.  

Задания для проведения отбора слушателей

Материалы и тестовые задания необходимые для отбора слушателя на программу ДПО включают в себя следующее:

• мотивационное письмо и список курсов по математике, механике, информатике, программированию, прослушанных соискателем ранее, и оценок/результатов аттестации по ним;
• список научных публикаций (при наличии);
• сертификат, а при его отсутствии, самостоятельная оценка владения английским языком;
• самостоятельная оценка владения языками программирования Matlab, Python.

Критерии отбора слушателей

Материалы и решения тестовых заданий, предоставленных слушателями для участия в программе, оцениваются от 0 до 100 баллов по следующим критериям:

• обоснование мотивации и заинтересованности студента в настоящей программе ДПО (до 30 баллов);
• степень подготовки и полнота списка релевантных курсов, прослушанных студентом ранее (до 40 баллов);
• наличие научных публикаций (до 20 баллов);
• уровень владения английским языком (до 10 баллов);
• При прочих равных, предпочтение отдается студентам бакалавриата и магистратуры.

Матвеев Алексей Серафимович, д. физ.-мат. н., профессор, зав. кафедры теоретической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета

Семакова Анна Анатольевна, к. физ.-мат. н., доцент, высшая школа автоматизации и робототехники Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Фрадков Александр Львович, д. т. н., профессор, зав. лабораторией "Управление сложными сиcтемами" Институт проблем машиноведения РАН

Погромский Александр Юрьевич, к. т. н., доцент, факультет инженерных наук в механике Технического университета г. Эйндховен, Нидерланды

Липкович Михаил Маркович, к. физ.-мат. н., старший научный сотрудник лаборатории "Управление сложными сиcтемами" Институт проблем машиноведения РАН

Ананьевский Михаил Сергеевич, к. физ.-мат. н., доцент кафедры теоретической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета

Ширяев Антон Станиславович, к. физ.-мат. н., научный руководитель направления "Математическая робототехника и искусственный интеллект, НТУ "Сириус"

Гусев Сергей Владимирович, к. физ.-мат. н., профессор направления "Математическая робототехника и искусственный интеллект, НТУ "Сириус"

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо привезти с собой один из следующих документов:

- сертификат о вакцинации (достаточно первого компонента вакцины) или справку о прохождении первого этапа вакцинации (на бумажном носителе);
- медицинский документ или сертификат о перенесенном заболевании из личного кабинета портала Госуслуг, со дня выздоровления не более 6 месяцев до заселения (на бумажном носителе);
- отрицательный результат ПЦР-теста (полученный не ранее, чем за три календарных дня до заселения) и обязательно добровольное согласие на прохождение вакцинации в течение трех дней со дня вселения. Обратиться в прививочный пункт необходимо самостоятельно.

А также справку с места обучения, полученную не ранее, чем за 3 месяца до начала образовательного модуля. 

По приезде в Университет участникам образовательного модуля следует предоставить оригиналы указанных документов во время регистрации участников.

АНО ВО «Университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд / перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ