Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/27644
Title: | Разработка системы управления роботом-гексаподом |
Authors: | Рудь, Максим Николаевич |
metadata.dc.contributor.advisor: | Гончаров, Валерий Иванович |
Keywords: | машинное обучение; обучение с подкреплением; GPU; локализация и построение карты; нейронные сети; machine learning; reinforcement learning; GPU; localization and mapping; neural networks |
Issue Date: | 2016 |
Citation: | Рудь М. Н. Разработка системы управления роботом-гексаподом : дипломный проект / М. Н. Рудь ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра интегрированных компьютерных систем управления (ИКСУ) ; науч. рук. В. И. Гончаров. — Томск, 2016. |
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 |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/27644 |
Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU163668.pdf | 1,72 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.