Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Robotu pašlokalizācijas metožu izpēte
Title in English Study on Robot Selflokalization Methods
Department 12300 Institute of Applied Computer Systems
Scientific advisor A. Ņikitenko, STP kat. docents
Reviewer
Abstract Maģistra darba tēma ir Robotu pašlokalizācijas metožu izpēte. Darbā ir aprakstītas un analizētas robotu pašlokalizācijas metodes: Metodes, kuras balstās uz orientieriem magnētiskie kompasi, aktīvās bākas, navigācija, balstoties uz vides objektiem, un uz kartes balstīta navigācija. Metodes, kuras neizmanto orientierus pasīvo aprēķinu metodes, kur tiek izmantota odometrija un robota iekšējā navigācija. Darbā ir apskatīta robotu kinemātika (motori un piedziņu veidi) un sensori, kuri tiek izmantoti pašlokalizācijas problēmas risināšanai, kā arī apskatīta viena no populārākajām sensoru kļūdu samazināšanas tehnikām Kalmana filtrs. Ir analizēti projekti, kas veikti šajā jomā, un, balstoties uz tiem, ir izstrādāts eksperimentālais modelis. Eksperimentālais modelis ir implementēts reālā robotā, kas tika uzbūvēts darba ietvaros tā testēšanai. Robotam ir pievienoti trīs sensoru veidi: riteņu apgriezienu skaitītājs, optiskais peles sensors un digitālais kompass. Eksperimentālais modelis galvenokārt balstās uz metodi, kurā neizmanto orientierus, izņemot, digitālo kopmasu, kas dod salīdzinoši precīzu robota orientācijas noteikšanu. Optimālākā rezultāta sasniegšanai eksperimentālajā modelī ir izmantota Kalmana filtra tehnika. Maģistra darbā izstrādāto modeli ir iespējams pielietot robota stāvokļa noteikšanai, ja vidē nav orientieru vai arī tad, kad absolūtā pozīcijas atjaunināšana notiek reti. Maģistra darba kopējais apjoms ir 90 lappuses. Darbā ir iekļautas 8 tabulas un 43 attēli. Izmantotā literatūra kopā 36 avoti. Pielikumu daļā atrodas robotā implementētais galvenās programmas pirmteksts.
Keywords roboti, pašlokalizācija, Kalmana filtrs
Keywords in English robots, self-localization, Kalman filter
Language lv
Year 2010
Date and time of uploading 19.04.2011 13:11:12