izpis_h1_title_alt

Razvoj programskega orodja za napovedovanje obnašanja mobilnega robota
Bolka, Gregor (Avtor), Vrabič, Rok (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (4,72 MB)
MD5: B647E7545F282D1E3845CEE8EA5F6FE4

Izvleček
Avtonomni mobilni roboti v sodobnem industrijskem okolju so obkroženi s številnimi premikajočimi objekti, ki jih robot lahko spremlja s pomočjo svojih zaznaval. V tej nalogi smo za namen napovedovanja trajektorij preučili metode za analizo časovnih vrst s poudarkom na uporabi umetnih nevronskih mrež. Ugotovili smo, da se enkoder/dekoder LSTM mreža lahko uspešno nauči periodičnih vzorcev gibanja robota. Z nadgradnjo te arhitekture smo uspeli napovedovati tudi kratkoročne trajektorije, kar smo v praksi realizirali v obliki ROS vozlišča za napovedovanje trajektorij.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:mobilna robotika, časovne vrste, napovedovanje trajektorij, umetne nevronske mreže, LSTM mreže, GRU mreže, robotski sistem ROS
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2021
Založnik:[G. Bolka]
Št. strani:XXII, 68 str.
UDK:007.52:004.85:004.032.26(043.2)
COBISS.SI-ID:51334147 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:161
Število prenosov:75
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Development of a software package for predicting mobile robot behaviour
Izvleček:
Autonomous mobile robots in the modern industrial environment are surrounded by numerous moving objects, which the robot is able to track using its sensors. Often the future position of such objects is needed, therefore we examined the usage of time series methods for trajectory prediction with an emphasis on neural network models. We showed that encoder-decoder LSTM model can successfully learn periodic patterns in the movement of a robot. Enhanced version of this architecture was used to predict short-term trajectories, which we implemented in practice as a ROS node for trajectory prediction.

Ključne besede:mobile robotics, time series, trajectory prediction, artificial neural networks, LSTM networks, GRU networks, robotics middleware ROS

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj