| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Robotu pašlokalizācijas metožu izpēte |
| Nosaukums angļu valodā |
Study on Robot Selflokalization Methods |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
A. Ņikitenko, STP kat. docents |
| Recenzents |
|
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
roboti, pašlokalizācija, Kalmana filtrs |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
robots, self-localization, Kalman filter |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2010 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
19.04.2011 13:11:12 |
