Diplomová práce se zabývá návrhem autonomní sekačky včetně rešerše současných řešení, návrhu hardwarové architektury, implementace řídicího algoritmu v MATLAB/Simulink a vytvoření podpůrných aplikací v jazyce Python. Součástí práce je také simulační ověření navrženého systému.

Student pracoval samostatně a pravidelně konzultoval dílčí výsledky řešení. Aktivně vyhledával odborné zdroje, navrhoval vlastní varianty řešení. Ocenit lze zejména rozsah praktické části zahrnující nejen návrh řídicího systému, ale i vývoj uživatelských aplikací. Při řešení prokázal schopnost samostatně kombinovat poznatky z oblasti robotiky, navigace a programování.

Rešeršní část poskytuje ucelený přehled problematiky autonomních sekaček, senzorických systémů, lokalizace a plánování trajektorie. Zpracování odpovídá požadavkům diplomové práce a vytvořilo vhodný základ pro návrh vlastního řešení. Místy však převažuje popisný charakter nad hlubší technickou analýzou jednotlivých metod.

Student využil standardní metody robotiky a autonomního řízení, zejména EKF, GNSS/IMU fúzi, Pure Pursuit a LiDAR detekci překážek. Významným vlastním přínosem je návrh kompletní architektury systému, implementace simulačního modelu a vytvoření aplikace pro generování trajektorií a definici pracovní oblasti.

Stanovené cíle byly splněny. Byla provedena rešerše, navržen hardware, vytvořen řídicí algoritmus i podpůrné aplikace a byla ověřena funkčnost v simulačním prostředí. Určitým omezením je, že plánovací algoritmus vykazuje nedostatky při hustším pokrytí pracovní plochy, a to souvisí i s detekci překážek, ale není to nic zásadního, co by se nedalo opravit mírnou změnou algoritmu.

Práce je graficky zpracována na dobré úrovni. Text je převážně srozumitelný a logicky členěný. Vyskytují se však drobné jazykové, terminologické nedostatky, které nemají zásadní vliv na odbornou úroveň práce.

Student prokázal schopnost samostatně řešit komplexní inženýrský problém z oblasti autonomních systémů. Navržené řešení představuje funkční základ pro další vývoj autonomní sekačky a obsahuje vlastní programové i systémové prvky. Použití generativní AI je v práci transparentně popsáno a dle uvedeného rozsahu sloužilo pouze jako podpůrný nástroj při tvorbě textu a programování, nikoliv jako náhrada vlastní odborné práce. Diplomovou práci doporučuji k obhajobě.

Diplomová práce se zabývá návrhem autonomní robotické sekačky využívající technologii RTK-GNSS, senzorovou fúzi a algoritmy autonomní navigace. Práce zahrnuje rozsáhlou rešerši současného stavu poznání v oblasti autonomních robotických sekaček, lokalizace, senzorických systémů a plánování trajektorie, dále návrh hardwarové platformy a implementaci řídicího algoritmu v prostředí MATLAB Simulink.
Teoretická část práce je zpracována velmi kvalitně a poskytuje ucelený přehled problematiky autonomních sekaček a metod používaných v mobilní robotice. Autor vhodně popisuje vývoj autonomních systémů, principy lokalizace pomocí GNSS a RTK-GNSS, odometrie, LiDARových a kamerových systémů i bezpečnostních senzorů. Pozitivně hodnotím zejména rozsah rešerše a schopnost propojit jednotlivé technologie do širšího kontextu autonomní mobilní robotiky.
V praktické části autor navrhl konkrétní hardwarovou konfiguraci autonomní sekačky a implementoval řídicí algoritmus umožňující autonomní pohyb podle zadané trajektorie. Součástí řešení je rovněž uživatelská aplikace vytvořená v jazyce Python pro definici pracovní oblasti nad mapovým podkladem a automatické generování trajektorie pokrývající definovanou plochu. Oceňuji zejména komplexnost řešení zahrnující propojení lokalizace, plánování pohybu, řízení podvozku i uživatelského rozhraní.
Práce vykazuje zřetelný vlastní přínos autora, zejména v oblasti implementace navigačního algoritmu a návrhu architektury celého systému. Přestože některé použité principy vycházejí z již známých metod mobilní robotiky, jejich integrace do konkrétní aplikace autonomní sekačky byla provedena samostatně a na velmi dobré technické úrovni.
Stanovené cíle práce byly splněny v plném rozsahu. Autor provedl rešerši problematiky, navrhl vhodnou senzorickou a hardwarovou konfiguraci a vytvořil funkční simulační i řídicí řešení umožňující autonomní navigaci sekačky. Dosažené výsledky potvrzují funkčnost navrženého konceptu a současně ukazují praktická omezení RTK lokalizace a senzorické navigace v reálném prostředí.
Práce je logicky členěna a jednotlivé kapitoly na sebe vhodně navazují. Grafická úroveň práce je velmi dobrá, obrázky a schémata jsou kvalitní a vhodně doplňují text. Jazyková úroveň práce je rovněž dobrá, pouze místy se objevují drobné stylistické nepřesnosti nebo méně vhodné formulace. Pozitivně hodnotím systematické používání odborné terminologie a práci se zdroji, jakož i transparentní uvedení využití generativní AI, která byla využita pouze podpůrně a v souladu s metodikou VUT.
Použitá literatura je rozsáhlá, aktuální a tematicky relevantní. Autor pracuje převážně s odbornými články, technickou literaturou a relevantní dokumentací. Citace jsou uváděny korektně a v souladu s požadovaným citačním stylem.

Diplomová práce představuje kvalitně zpracované technické dílo zaměřené na aktuální problematiku autonomní mobilní robotiky. Autor prokázal schopnost samostatně řešit komplexní interdisciplinární problém zahrnující oblast senzoriky, lokalizace, řízení a navigace mobilních robotů. Práce svým rozsahem i odbornou úrovní odpovídá platným požadavkům kladeným na diplomové práce, Cíle diplomové práce byly bezezbytku splněny. Topics for thesis defence:

1. Jakým způsobem by bylo možné navržený systém rozšířit o detekci dynamických překážek nebo pokročilé metody SLAM?
2. Jaké hlavní problémy mohou nastat při provozu RTK-GNSS lokalizace v prostředí se zhoršenou viditelností satelitů a jak by bylo možné zvýšit robustnost systému?
3. Jakým způsobem byla realizována fúze dat z jednotlivých senzorů a jaké jsou hlavní výhody tohoto přístupu?
4. Jaké jsou hlavní rozdíly mezi využitím LiDARu a kamerového systému pro navigaci autonomní sekačky?