Search academic texts

Information × Registration Number 0421U100651, Candidate dissertation Status Кандидат технічних наук Date 17-03-2021 popup.evolution o Title Localization and navigation of mobile wheel robots using computational intelligence methods Author Sorokin Anton Romanovych, popup.head Udovenko Serhii Hryhorovych popup.opponent Каргін Анатолій Олексійович popup.opponent Aleksyev Oleh Pavlovych Description У дисертаційній роботі запропоновано рішення актуальної науковопрактичної задачі розробки гібридних методів локалізації та навігації мобільних колісних роботів з застосуванням нечітких та нейромережевих моделей, що можуть бути ефективно використані у середовищах зі змінними властивостями. Об’єктом дослідження в роботі є процеси локалізації та навігації мобільних об'єктів із застосуванням методів обчислювального інтелекту. Методи дослідження в роботі основані на використанні методів локалізації рухомих об’єктів з використанням радіосигналів, методів оптимізації маршрутів на графах, методів фільтрації Калмана і Байєса, методів нечіткої логіки, методів машинного навчання з підкріпленням та методів нейромережевого моделювання. В роботі запропоновано метод локалізації та навігації роботів в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування, що передбачає можливість перемикання режиму керування роботом в стан автономної навігації. Запропоновано метод автономної навігації роботів в невідомому середовищі з комбінованим застосуванням нечіткої моделі і RL-методів, який дозволяє покращувати набір нечітких правил, використовуючи сигнали підкріплення. Запропоновано удосконалення методу локалізації мобільних об'єктів з використанням технології iBeacon та даних акселерометра у просторі з відомими картами приміщень, що дозволяє скоротити кількість необхідних для локалізації передавачів. Запропоновано удосконалення методу локалізації роботів із застосуванням процедур фільтрації Калмана і фільтрації Байєса, який дозволяє враховувати особливості локалізації положення робота за умов наявності або відсутності пропріоцептивних даних. Запропоновано удосконалення методу автономної навігації роботів в невідомому середовищі з обходом перешкод із застосуванням нечіткої моделі, який дозволяє реалізувати різні типи поведінки робота в умовах наявності і відсутності пропріоцептивної інформації. В роботі набув подальшого розвитку метод визначення маршруту руху мобільних об'єктів з використанням модифікованого алгоритму Jump Point Search, що дозволяє зменшити кількість необхідних обчислень в порівнянні з базовими алгоритмами. Практичне значення роботи полягає в тому, що отримані теоретичні результати реалізовано за допомогою нових інтелектуальних процедур локалізації та навігації мобільних об’єктів, що забезпечує можливість їх ефективного використання в системах керування роботом в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування. Результати тестування запропонованих методів та відповідних обчислювальних процедур підтверджують її працездатність та перспективи практичного застосування. Окремі положення, висновки та рекомендації дисертаційної роботи використано в навчальному процесі для підготовки та модифікації курсу «Вбудовані системи в інтелектуальній робототехніці», а також у курсовому та дипломному проектуванні на кафедрі електронних обчислювальних машин Харківського національного університету радіоелектроніки, що підтверджується відповідним актом. Registration Date 2021-03-29 popup.nrat_date 2021-03-29 Close