| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Dažādu joslu radara datu sapludināšana bezpilota laivas kartēšanas uzdevumam |
| Nosaukums angļu valodā |
Multi-band Radar Fusion for Uncrewed Surface Vehicle Mapping Task |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Egons Lavendelis |
| Recenzents |
Ilze Andersone |
| Anotācija |
Šis maģistra darbs izpēta metodes un rezultātus dažādu joslu, konkrēti, X un Wjoslu, radara sensoru sapludināšanai piekrastes kartēšanas pielietojumam. Radars jau
izsenis ir iegājis kā galvenais vides uztveres sensors jūrniecībā, pateicoties tā veikstspējai skarbos laikapstākļos. Tomēr specifiski radara sensora parametri ir ļoti atkarīgi no
izmantotās frekvenču joslas. Pašlaik trūkst pētījumu par vairāku, dažādu joslu sapludināšanu bezpilota laivu kartēšanas uzdevumam. Balstoties uz revolucionāro MOANA
datu kopu, šis darbs implementē gan X, gan W joslas radara datus vienotā piekrastes
kartēšanas sistēmā un apskata sapludināšanas tehnikas gan datu, gan iezīmju līmenī.
Karšu kvalitāte tiek novērtēta pret patieso karti, izmantojot vidējo Hausdorfa attāluma
metriku. Rezultāti parāda, ka abu tipu radari pilda dažādas uztveres lomas: W-joslas
radars uztver tuvumā esošos šķēršļus ar augstu precizitāti, kamēr X-joslas radars spēj
uztvert un nokartēt tālumā esošas iezīmes. Sapludinot sensoru informāciju, kopējā karšu
kvalitātie tiek uzlabota 13.4%, izmanotjot datu līmeņa sapludināšanu, un 9.0% ar iezīmju līmeņa sapludināšanu. Tomēr sapludināšana neuzlaboja lokālās kartes kvalitāti, kur
viens W-joslas sensors uzrādīja vislabāko veiktspēju. |
| Atslēgas vārdi |
RADARS, DAUDZJOSLU, SENSORU SAPLUDINĀŠANA, KARTĒŠANA, BEZPILOTA LAIVAS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
RADAR, MULTIBAND, SENSOR FUSION, MAPPING, UNCREWED SURFACE VEHICLE |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2025 23:59:26 |
