| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Adaptīvu filtrēšanas metožu pielietojums robotu pašlokalizācijā |
| Nosaukums angļu valodā |
Adaptive Filtering Methods for Robot Self Localization |
| Struktūrvienība |
12300 Lietišķo datorsistēmu institūts |
| Darba vadītājs |
Dr.sc.ing., doc. A.Ņikitenko |
| Recenzents |
|
| Anotācija |
Darbā ir pētītas adaptīvas filtrēšanas metodes un to iespējas mobilu robotu pašlokalizācijas kļūdu risināšanā. Darbs satur pētījumu par to, kādas ir efektīvākas filtrēšanas metodes, lai samazinātu pašlokalizācijas kļūdu, kā arī aprakstīti galvenie faktori, kas var radīt robotu pašlokalizācijas kļūdu. Darba gaitā ir izstrādāts autora modificēts Kalmana filtra algoritms. Izstrādātais algoritms ir salīdzināts ar diskrētu Kalmana filtra algoritmu un analizēti tā ieguvumi un trūkumi attiecībā pret diskrēta Kalmana filtra algoritmu. Ir izstrādāta arī programmatūra, kas vizuāli parāda rezultātus reālai robota trajektorijai, robota trajektorijai pēc Kalmana filtra aprēķiniem un robota trajektorijai pēc autora modificētā Kalmana filtra algoritma.
Darba pamattekstā ir 73 lappuses, 30 attēli, 69 atsauces uz informācijas avotiem. |
| Atslēgas vārdi |
PAŠLOKALIZĀCIJA, ADAPTĪVA FILTRĒŠANA, MOBILI ROBOTI, SENSORU TROKSNIS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
SELF-LOCALIZATION, ADAPTIVE FILTERING, MOBILE ROBOTS, SENSOR NOISE |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2012 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
04.06.2012 06:21:04 |
