Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Intelligent robotic systems
Title in original language Mobila robota imitācijas modeļa izgūšana ar dziļās apmācības mākslīgajiem neironu tīkliem
Title in English Extraction of an Imitation Model for a Mobile Robot Using Deep Neural Networks
Department 12300 Institute of Applied Computer Systems
Scientific advisor Valters Vēciņš
Reviewer R.Cimurs, Hanyang Universitātes pētnieks, Dienvidkoreja
Abstract Bakalaura darbs pieskaitāms pie 2. tipa: Aktuālo jomas problēmu risinājumi. Precīza mobila robota kinemātikas un dinamikas modeļa iegūšana ir sarežģīts uzdevums, it īpaši, ja robots stipri atšķiras no idealizēta modeļa. Dziļās apmācības mākslīgie neironu tīkli var sniegt matemātiskā modeļa tuvinājumu bez zināšanām par fizikālajiem parametriem. Bakalaura darba ietvaros tiek aprakstīti mākslīgie neironu tīkli un pētītas to arhitektūras laikrindu prognozēšanas uzdevuma kontekstā. Tiek sniegts pārskats par regresijā balstītām prognozes metodēm. Praktiskajā daļā tiek implementētas trīs mākslīgo neironu tīklu arhitektūras. Iegūtie modeļi tiek pielietoti sensoru datu paredzēšanas uzdevumam, kā arī no prognozētām vērtībām tiek aprēķinātas mobila robota trajektorijas. Iegūtie rezultāti tiek novērtēti pret reālo datu kopu, kā arī savstarpēji ir salīdzināti rezultāti starp tīklu arhitektūrām. Praktiskā darba izpildei tika izmantots RTU HPC superdators. Darba pamattekstā ir 47 lappuses, 21 attēls, 4 tabulas, 115 nosaukuma informācijas avoti un 2 pielikumi.
Keywords LAIKRINDU PAREDZĒŠANA, DZIĻĀ MAŠĪNAPMĀCĪBA, MOBILU ROBOTU MODELĒŠANA, MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI
Keywords in English TIME SERIES FORECASTING, DEEP LEARNING, MOBILE ROBOT MODELLING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Language lv
Year 2021
Date and time of uploading 31.05.2021 15:26:48