Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/38822
Title: Система локальной навигации мобильного робота в условиях физически неоднородной среды
Authors: Беляев, Александр Сергеевич
metadata.dc.contributor.advisor: Андраханов, Анатолий Александрович
Keywords: навигация; мобильный робот; оценка координат и угловой ориентации; физически неоднородная среда; машинное обучение; дважды многорядная нейронная сеть с активными нейронами; классификация; navigation; mobile robot; Festo Robotino; heterogeneous environment; machine learning; twice-multilayered neural network with active neurons; classification; estimation of coordinates and angular orientation
Issue Date: 2017
Citation: Беляев А. С. Система локальной навигации мобильного робота в условиях физически неоднородной среды : магистерская диссертация / А. С. Беляев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра систем управления и мехатроники (СУМ) ; науч. рук. А. А. Андраханов. — Томск, 2017.
Abstract: В работе проведен аналитический обзор работ, посвященных оценке координат и угловой ориентации робота в условиях физически неоднородной среды с различными характеристиками участков подстилающей поверхности. Все исследования и эксперименты проводились на специально разработанном полигоне с использованием мобильной платформы Festo Robotino и технологий машинного обучения. В результате работы были получены модели оценки координат и угловой ориентации робота как с использованием классификации типа поверхности, так и без нее. Модели, полученные на основе дважды многорядных нейронных сетей с активными нейронами, позволяют производить оценку координат и угловой ориентации робота в условиях физически неоднородной среды.
In this work, the analytical review of the papers devoted to the estimation of the coordinates and angular orientation of the robot in heterogeneous environment with different characteristics of the underlying surfaces was carried out. All the research and experiments were carried out on a specially developed testing ground and the Festo Robotino mobile platform using machine learning technologies. As a result of the work, models for evaluating the coordinates and angular orientation of the robot were obtained both with and without the classification of the surface type. The models obtained on the basis of twice multi-layered neural networks with active neurons make it possible to evaluate the coordinates and angular orientation of the robot in a physically heterogeneous environment.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/38822
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU365748.pdf4,89 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.