📄Работа №8881
Тема: Система локальной навигации мобильного робота в условиях физически неоднородной среды
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
Технология производства продукции
Объем:
126стр. листов
Год:
2017
Просмотров:
661
2350
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение
1. Разработка системы определения координат и угловой ориентации 16
1.1. Структурная схема системы обучения навигации 16
1.2. Показания сенсорной системы, при движении по разным типам
поверхностей 21
1.3. Метод группового учета аргументов 25
1.4. Проведение экспериментальных исследований по влиянию сред с
различными терромеханическими характеристиками на поведение и сенсорную систему робота 29
1.5. Результаты по обучению навигации 35
1.6. Анализ классификаторов на используемые ими величины 44
1.7. Анализ моделей оценки положения робота на смещение
относительно новых поверхностей 48
1.9. Анализ моделей оценки положения робота на смещение
относительно отрицательных задающих воздействий 54
2. Исследование движения вдоль запланированной траектории 56
2.1. Анализ влияния параметров встроенного ПИД-регулятора на
фактическую скорость движения робота в различных средах 56
2.2. Качественное исследование точности стабилизации движения
робота вдоль спланированной траектории 63
3. Финансовый менеджмент, ресурсоэффкетивность и
ресурсосбережение 70
3.1. Планирование научно-исследовательских работ 70
3.1.1. Структура работ в рамках научного исследования 70
3.1.2 Определение трудоемкости выполнения работ 71
3.1.3 Разработка графика проведения научного исследования 72
3.1.4. Бюджет научно-технического исследования 75
3.1.4.1. Расчет материальных затрат 75
3.1.4.2 Основная заработная плата исполнителей темы 75
3.1.4.3. Отчисления во внебюджетные фонды 78
3.1.4.4. Расчет затрат на научные и производственные командировки 78
11
3.1.4.5 Накладные расходы 79
3.1.4.6 Расчет общей себестоимости разработки 79
3.2 Оценка экономической эффективности проекта 80
4. Социальная ответственность 84
4.1. Техногенная безопасность 85
4.1.1. Микроклимат 85
4.1.2. Естественная освещенность 86
4.1.3. Уровень шума 87
4.1.4. Уровень электромагнитных излучений 88
4.1.5. Электробезопасность 89
4.2. Организационные мероприятия обеспечения безопасности 91
4.2.1. Эргономические требования к рабочему месту 91
4.2.2. Особенности законодательного регулирования проектных
решений 93
4.3. Пожарная безопасность 94
Список публикаций студента 96
Список используемых источников 99
Приложение А
1. Разработка системы определения координат и угловой ориентации 16
1.1. Структурная схема системы обучения навигации 16
1.2. Показания сенсорной системы, при движении по разным типам
поверхностей 21
1.3. Метод группового учета аргументов 25
1.4. Проведение экспериментальных исследований по влиянию сред с
различными терромеханическими характеристиками на поведение и сенсорную систему робота 29
1.5. Результаты по обучению навигации 35
1.6. Анализ классификаторов на используемые ими величины 44
1.7. Анализ моделей оценки положения робота на смещение
относительно новых поверхностей 48
1.9. Анализ моделей оценки положения робота на смещение
относительно отрицательных задающих воздействий 54
2. Исследование движения вдоль запланированной траектории 56
2.1. Анализ влияния параметров встроенного ПИД-регулятора на
фактическую скорость движения робота в различных средах 56
2.2. Качественное исследование точности стабилизации движения
робота вдоль спланированной траектории 63
3. Финансовый менеджмент, ресурсоэффкетивность и
ресурсосбережение 70
3.1. Планирование научно-исследовательских работ 70
3.1.1. Структура работ в рамках научного исследования 70
3.1.2 Определение трудоемкости выполнения работ 71
3.1.3 Разработка графика проведения научного исследования 72
3.1.4. Бюджет научно-технического исследования 75
3.1.4.1. Расчет материальных затрат 75
3.1.4.2 Основная заработная плата исполнителей темы 75
3.1.4.3. Отчисления во внебюджетные фонды 78
3.1.4.4. Расчет затрат на научные и производственные командировки 78
11
3.1.4.5 Накладные расходы 79
3.1.4.6 Расчет общей себестоимости разработки 79
3.2 Оценка экономической эффективности проекта 80
4. Социальная ответственность 84
4.1. Техногенная безопасность 85
4.1.1. Микроклимат 85
4.1.2. Естественная освещенность 86
4.1.3. Уровень шума 87
4.1.4. Уровень электромагнитных излучений 88
4.1.5. Электробезопасность 89
4.2. Организационные мероприятия обеспечения безопасности 91
4.2.1. Эргономические требования к рабочему месту 91
4.2.2. Особенности законодательного регулирования проектных
решений 93
4.3. Пожарная безопасность 94
Список публикаций студента 96
Список используемых источников 99
Приложение А
📖 Введение
Цель работы - разработка системы локальной навигации мобильного робота, функционирующего в условиях физически неоднородной среды.
В процессе выполнения работы было проведен анализ на предмет выявления зависимостей между влиянием различных участков подстилающей поверхности физически неоднородной среды на характер движения робота и показаниями сенсорной системы робота (Зэнкодера, 3 датчика тока, 3-х осевой гироскоп, 3-х осевой акселерометр). В результате анализа был сделан вывод о неявности и неоднозначности этих зависимостей и отсюда, целесообразности использования методов машинного обучения. В качестве алгоритма машинного обучения была выбран алгоритм дважды-многорядная нейронная сеть с активными нейронами. Этот алгоритм относится к алгоритмам метода группового учета аргументов (МГУА) являющего в свою очередь классической техникой data mining и одной из первых технологий Deep Learning. В качестве входных переменных для получения моделей оценки координат и угловой ориентации робота в условиях физически неоднородной среды использовались 3 группы входных величин (показания сенсоров (15переменных) и их математические преобразования (15 дополнительных величин)). В результате работы получены модели оценки координат и угловой ориентации робота для участков подстилающей поверхности пяти различны типов. В результате исследований был сделан вывод о работоспособности полученных моделей при их практической апробации на мобильной робототехнической платформе FESTO
8
ROBOTINO и специально разработанном полигоне, содержащем 28 участков- модулей с различными террамеханическими характеристиками.
Пояснительная записка выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word 2013, графический материал - в пакете Microsoft Visio 2013.
В процессе выполнения работы было проведен анализ на предмет выявления зависимостей между влиянием различных участков подстилающей поверхности физически неоднородной среды на характер движения робота и показаниями сенсорной системы робота (Зэнкодера, 3 датчика тока, 3-х осевой гироскоп, 3-х осевой акселерометр). В результате анализа был сделан вывод о неявности и неоднозначности этих зависимостей и отсюда, целесообразности использования методов машинного обучения. В качестве алгоритма машинного обучения была выбран алгоритм дважды-многорядная нейронная сеть с активными нейронами. Этот алгоритм относится к алгоритмам метода группового учета аргументов (МГУА) являющего в свою очередь классической техникой data mining и одной из первых технологий Deep Learning. В качестве входных переменных для получения моделей оценки координат и угловой ориентации робота в условиях физически неоднородной среды использовались 3 группы входных величин (показания сенсоров (15переменных) и их математические преобразования (15 дополнительных величин)). В результате работы получены модели оценки координат и угловой ориентации робота для участков подстилающей поверхности пяти различны типов. В результате исследований был сделан вывод о работоспособности полученных моделей при их практической апробации на мобильной робототехнической платформе FESTO
8
ROBOTINO и специально разработанном полигоне, содержащем 28 участков- модулей с различными террамеханическими характеристиками.
Пояснительная записка выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word 2013, графический материал - в пакете Microsoft Visio 2013.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
📩 Работу высылаем в течении 24 часов после оплаты.