Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Intelektuālas robotizētas sistēmas
Nosaukums Mobila robota imitācijas modeļa izgūšana ar dziļās apmācības mākslīgajiem neironu tīkliem
Nosaukums angļu valodā Extraction of an Imitation Model for a Mobile Robot Using Deep Neural Networks
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Valters Vēciņš
Recenzents R.Cimurs, Hanyang Universitātes pētnieks, Dienvidkoreja
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi LAIKRINDU PAREDZĒŠANA, DZIĻĀ MAŠĪNAPMĀCĪBA, MOBILU ROBOTU MODELĒŠANA, MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI
Atslēgas vārdi angļu valodā TIME SERIES FORECASTING, DEEP LEARNING, MOBILE ROBOT MODELLING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Valoda lv
Gads 2021
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2021 15:26:48