Práci hodnotím jako velmi zdařilou diplomovou práci. Za její hlavní přínos nepovažuji pouze splnění jednotlivých cílů zadání, ale především úspěšnou integraci komplexního technologického řetězce zahrnujícího 3D senzoriku, edge výpočetní jednotku, ROS 2 middleware, Docker kontejnerizaci, AI segmentaci, robotický kontrolér a průmyslový robot. Taková integrace je sama o sobě technicky náročná, vyžaduje schopnost řešit praktické problémy napříč softwarovou a robotickou vrstvou a má vysokou aplikační hodnotu. Praktický přesah práce spočívá zejména v tom, že navržené řešení není vázáno na jednu konkrétní laboratorní konfiguraci, ale představuje obecnější postup pro nasazování AI služeb v robotických pracovištích. Funkčnost řešení byla navíc ověřena ve více rozdílných prostředích, což podporuje tvrzení o jeho modularitě a přenositelnosti. Student navíc postupoval samostatně a aktivně řešil dílčí problémy integrace.

Pro další práci bych doporučil soustředit text práce více na vlastní praktickou realizaci, podpořenou nezbytným teoretickým rámcem. Přílišná šíře teoretické části může odvádět pozornost od skutečně řešených aspektů. Přes tyto dílčí nedostatky hodnotím práci jako velmi zdařilou a doporučuji ji k obhajobě.

Předložená diplomová práce se zaměřuje na využití metod umělé inteligence v robotice, zejména při plánování cesty robotu. Hlavním výsledkem jsou dvě kontejnerizované softwarové knihovny pro ROS2 určené pro analýzu scény a plánování cesty, což dokládá schopnost studenta propojit teoretické poznatky s moderními softwarovými postupy.

Úvodní kapitoly přinášejí kvalitně zpracovaný teoreticko‑rešeršní základ zahrnující fundamenty robotiky, architektury robotických platforem a aktuální state of the art. Rešerše je podložena širokým spektrem vědeckých zdrojů, je kompaktní, logicky vystavěná a nadstandardně čtivá. Subjektivně musím dodat, že i přes anglický jazyk je text překvapivě srozumitelný a stylisticky velmi vyspělý.

Stěžejní část práce představuje kapitola 5, kde student identifikuje absenci otevřeného řešení pro nasazení umělé inteligence typu robot‑controller‑edge konfigurace a následně popisuje tvorbu dvou ROS2 knihoven a orchestrátoru. Implementace formou docker image zvyšuje univerzalitu a portabilitu a rovněž dokládá studentovo hluboké porozumění virtualizaci a kontejnerizaci. Funkčnost knihoven je ověřena na dvou robotických pracovištích s odlišnými roboty, což významně posiluje věrohodnost a praktickou využitelnost výsledků. Závěr práce uvádí možnosti dalšího rozvoje.

Zdrojový kód, převážně v jazyce Python, je zveřejněn jako open‑source na GitHubu. Kód je přehledně strukturovaný, čitelný a doplněný kvalitní dokumentací v Markdownu.

Práce výrazně převyšuje běžný standard diplomových prací. Rešeršní část odráží současný stav poznání a implementační část je důkazem vynikajících programátorských schopností i přínosem pro akademickou i odbornou komunitu v oblasti aplikací umělé inteligence v robotice. Podle mého názoru má práce silný disertabilní potenciál a její další rozvoj je více než vítaný. Zároveň významně přispívá k obnově vývoje robotického pracoviště na Ústavu automatizace a informatiky, kde student již působí jako vědecký pracovník v oblasti průmyslové automatizace a digitalizace. Diplomová práce tak představuje součást širšího ekosystému aktivit studenta podporujících rozvoj pracoviště.

Jedná se o jednu z nejpřínosnějších prací v oblasti robotiky, s nimiž jsem se v poslední době setkal. Student splnil zadání na vynikající úrovni a prokázal schopnost řešit náročné inženýrské i vědecké úkoly. Topics for thesis defence:

1. Podporuje vaše řešení, případně mohlo by podporovat, nasazení v aplikacích zahrnujících více robotů či více kamerových systémů současně?
2. Jaké jsou zjištěné nebo odhadované minimální hardwarové nároky na edge zařízení potřebné pro spolehlivý provoz vámi vyvinutých knihoven a jaká je výsledná velikost image souborů pro Docker?
3. Je správné chápat, že zabezpečení proti self‑kolizi robotu je ve vašem řešení řešeno na straně RCU?
4. Kdo je ve výsledné architektuře příjemcem a interpretem pohybových příkazů ve formátu JSON; je to wrapper robotu?
5. Kdo se stará (nebo by se případně staral) o tangenciální navazování pohybů? Kontroler, wrapper, nebo vaše knihovna?