Проект: Холографско визуализиране, формиране на светлинни снопове и спекъл метрология с компютърно генерирани холограми
Номер на проекта: ДН 08/13
Продължителност: 01.12.2016- 01.06.2020
Финансирано от: Фонд “Научни изследвания”
Координатор на проекта:
Координатор на проекта за ТУ - София:
Планираните изследвания в рамките на проекта са в областта на холографското визуализиране, формиране на светлинни снопове и спекъл метрология с компютърно генерирани холограми. Първият работен пакет е в областта на холографското визуализиране, като работата включва  компютърно генериране на  входни данни за холографско цифрово устройство за формиране на триизмерни образи и оптимизиране ...

Още...

Проект: Оптични и квантово-електронни елементи и устройства на основата на клиновидни интерференчни структури за лазерната и оптоелектронна техники, оптичните комуникации, метрологията и спектроанализа
Номер на проекта: ФНИ № ДН 17/7
Продължителност: 01.12.2017- 01.05.2021
Финансирано от: Фонд “Научни изследвания”
Координатор на проекта:
Координатор на проекта за ТУ - София:
Проектът обхваща три свързани теми: 1.) Разработване (идея, теория, експеримент) на компактни клинови интерференчни структури с композитна архитектура на основа на наши научни идеи и  опит в областта на интерференчните явления [1-5]. Съществен момент в тяхното предлагане е развитието  на намерената от нас специфика на спектрално-селективно отражение при еднослойни клинови интерференчни с...

Още...

Проект: “Нови подходи за обучение и адаптация на поведението на интелигентни роботи в споделено работно пространство”
Номер на проекта: Н17/56
Продължителност: 12.12.2017- 06.06.2021
Финансирано от: Фонд “Научни изследвания” договор № ДН 17/11 от 12.12.2017
Координатор на проекта: доц. д-р инж. Никола Шакев
Координатор на проекта за ТУ - София:
Проектът концентрира върху разработката на алгоритми за обучение и адаптация на интелигентни поведения на автономни роботи. Целта е чрез използване на подходи и технологии, свързани с изкуствения интелект, кибер-физични системи, богата сензорна информация, цифрови модели и симулации, големи информационни масиви (big data) - да се достигне до по-високи функционални възможности на роботите и до ефек...

Още...