Разработка системы управления роботом-гексаподом

Abstract

Магистерская диссертация состоит из 103 страниц, содержит 14 рисунков, 14 таблиц. Ключевые слова: система управления, робот-гексапод, 3D-сканирование местности, локализация и построение карты, машинное обучение, глубокое обучение, обучение с подкреплением, нейронные сети, параллельные вычисления, CUDA. Объект исследования: аппаратная и алгоритмическая части системы управления роботом – гексаподом. Цель работы: разработка системы управления роботом – гексаподом. Результат работы: спроектирована аппаратная и программная часть системы управления роботом гексаподом. Разработана и реализована система локализации и построения карты местности с использованием визуальной одометрии и вычислений на графическом процессоре. Разработана система глубокого обучения с подкреплением для шагающего робота.

Master thesis consists of 103 pages, 14 figures and 14 tables Key words: control system, robot hexapod, 3D-scanning, localization and mapping, machine learning, deep learning, reinforcement learning, parallel computing, CUDA. Research object: hardware and algorithmic parts of control system for hexapod robot Goal: development of control system for hexapod robot Result: control system for hexapod robot was designed. Localization and mapping system was developed using visual odometry and parallel computations. System of reinforcement learning for walking robot was designed