Student Krasichkov provedl rešerši navigačních metod a na základě porovnání algoritmů zvolil RTAB-Map. Vybral a fyzicky upravil platformu bezpilotního letounu (rám Holybro X500, palubní počítač ASUS NUC, kamera Intel RealSense D455, řídicí jednotka Pixhawk 4) a implementoval úplný software pro let dronu bez satelitních dat. Provedl dva letové experimenty a jejich výsledky analyzoval a diskutoval.

Rozsah práce odpovídá doporučení i šíři tématu. Struktura je logická a srozumitelná. Práce je zpracována v anglickém jazyce. Některé pasáže, zejména popis ROS2 a perception layer, působí stylisticky jako generovaný text UI s vyšším podílem obecných formulací a nižší informační hustotou.

Formální úroveň zprávy je dobrá, sazba i číslování obrázků a tabulek jsou přehledné. V textu se vyskytují drobné nedostatky: překlepy (např. „inicalization“, „availibility“) a místy nejednotná terminologie. Závažnější je věcná nesrovnalost v kapitole s výsledky, kde je trajektorie označena jako „ViSP-derived“, ačkoliv byl ve skutečnosti použit RTAB-Map; jde patrně o nepozornost při finalizaci textu.

Student pracoval s 42 zdroji zahrnujícími aktuální odborné články i technickou dokumentaci. Citace jsou uvedeny správně a provázány s textem. 

Aktivitu studenta hodnotím jako průměrnou. Student konzultoval méně pravidelně a v poslední fázi řešení zjistil časový skluz v praktické části, na které poté pracoval intenzivně a samostatně. Z časových důvodů již nebylo možné práci před odevzdáním společně pročíst a odstranit zjištěné nedostatky. Samotnou realizaci nicméně zvládl převážně vlastními silami a dotáhl ji do funkčního celku, což hodnotím kladně.

K práci mám několik věcných připomínek:
- Vysvětlení nesouladu kurzu (yaw) nepovažuji za přesvědčivé. Citovaný otevřený problém ArduPilotu by se při korektním použití MAVROS neměl projevit. Z popisu se spíše jeví, že student přebírá kurz pro externí navigaci přímo z RTAB-Map, který se při startu inicializuje na nulu (na výchozí směr odometrie), a bez informace z kompasu tedy „nezná sever“. Příčina problému tak patrně leží v návrhu můstkového uzlu, nikoli v chybě ArduPilotu.

- Chybí definice a způsob výpočtu chyby uváděné v grafech kapitoly výsledků. Není uveden vzorec, vstupní data ani význam křivky označené „smoothed“ (jaký filtr či vyhlazovací okno bylo použito). Zpracování bylo dle textu provedeno pomocí AI, což bez popisu metodiky znesnadňuje ověření a reprodukci výsledků.

- Tvrzení o spolehlivém držení polohy v rozsahu výšek přibližně 2–15 m není podloženo dedikovanými experimenty ani naměřenými daty pro jednotlivé výšky; jde o nepodložené zobecnění.

Student v práci transparentně deklaroval použití nástrojů generativní umělé inteligence. Uvedl, že tyto nástroje byly použity výhradně jako konzultační a asistenční prostředek v souladu s pokyny VUT, konkrétně pro jazykové a stylistické úpravy textu, refaktoring zdrojového kódu a pomoc při tvorbě grafů a vizualizaci dat. Současně deklaroval, že veškerá inženýrská rozhodnutí, návrh a implementace řešení, výběr technologií i finální analýza a interpretace výsledků jsou jeho vlastní samostatnou prací.

Takto přiznaný a vymezený způsob použití je v souladu s pravidly VUT a sám o sobě není důvodem ke snížení hodnocení. Problematické je spíše to, že u zpracování výsledků (výpočet a vyhlazení chyb, tvorba grafů) chybí popis použité metodiky — výsledek je sice prezentován, ale bez doložení postupu, takže nelze ověřit jeho správnost. Spolu s některými stylisticky generovaně působícími pasážemi to může naznačovat širší zapojení AI, než odpovídá deklarovanému rozsahu. Tuto skutečnost však z textu nelze jednoznačně prokázat. Ve prospěch autenticity práce hovoří hmatatelný fyzický výstup — sestavená letová platforma a reálně provedené experimenty.

Zadání práce bylo splněno, avšak s výše uvedenými výhradami. Práci doporučuji k obhajobě. Points proposed by supervisor: 76

Bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací autonomního bezpilotního prostředku schopného navigace bez využití satelitních navigačních systémů. Jedná se o velmi náročné téma, které kombinuje problematiku vizuálně-inerciální odometrie, SLAM algoritmů, robotických frameworků ROS2, integrace letového řadiče a praktických letových experimentů. Již samotné zadání svým rozsahem odpovídá spíše náročnější bakalářské práci a v některých oblastech zasahuje až do témat běžně řešených v diplomových pracích. Student splnil všechny body zadání. Provedl rešerši navigačních metod bez GNSS, porovnal vybrané přístupy, navrhl architekturu systému, realizoval UAV platformu, provedl integraci vybraného řešení a ověřil jej při reálných letových testech.


Velmi pozitivně hodnotím zejména praktickou část práce. Student nejen analyzoval dostupné algoritmy a provedl jejich porovnání, ale také připravil kompletní hardwarovou platformu včetně výpočetní jednotky, stereo kamery Intel RealSense D455 a integrace s ArduPilotem. Oceňuji jeho samostatnost při přípravě letových experimentů, konfiguraci systému a následném testování. V oblasti autonomních UAV představují letové zkoušky významnou část práce a často odhalí problémy, které nejsou patrné během laboratorního vývoje. Student prokázal schopnost tyto problémy identifikovat a řešit.


Z odborného hlediska považuji za přínosné také porovnání RTAB-Map a ORB-SLAM3 a následné zdůvodnění volby konkrétního řešení pro praktické nasazení. V některých částech by bylo možné podrobněji rozebrat dlouhodobou stabilitu lokalizace nebo vliv různých typů prostředí na přesnost navigace, nicméně vzhledem k rozsahu práce a náročnosti realizace považuji dosažené výsledky za velmi kvalitní.


Práce je po formální stránce zpracována na vysoké úrovni. Text je přehledný, logicky členěný a doplněný o odpovídající množství obrázků, schémat a experimentálních výsledků. Student vhodně využívá odbornou literaturu a technickou dokumentaci.
Práci doporučuji k obhajobě s hodnocením: A – 90 bodů. Topics for thesis defence:

1. Na základě provedených experimentů porovnejte výhody a nevýhody algoritmů RTAB-Map a ORB-SLAM3 pro navigaci UAV bez GNSS. Za jakých podmínek byste dnes zvolil ORB-SLAM3 namísto RTAB-Map a proč?
2. Během testování jste identifikoval problém skokové změny yaw při přepnutí mezi GNSS a VIO navigací. Vysvětlete podrobně příčinu tohoto jevu a navrhněte možné způsoby jeho eliminace v budoucích verzích systému.
3. Jaké hlavní limity má vizuálně-inerciální odometrie při reálném provozu UAV a ve kterých typech prostředí lze očekávat její selhání nebo výrazné zhoršení přesnosti? Jak by bylo možné robustnost systému dále zvýšit?

Points proposed by reviewer: 90