Детальная информация
Название | Синтез нейросетевого регулятора квадрокоптера: выпускная квалификационная работа магистра: 15.04.03 - Прикладная механика ; 15.04.03_07 - Компьютерный инжиниринг и цифровое производство |
---|---|
Авторы | Яганов Алексей Владимирович |
Научный руководитель | Бурдаков Сергей Федорович |
Другие авторы | Борисова Юлия Михайловна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт передовых производственных технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | Летательные аппараты беспилотные; Нейронные сети; Квадрокоптеры; Регуляторы; пид-регулятор; стабилизация; модель нейрона; обучение нейронной сети; нейросетевые регуляторы |
УДК | 629.7.058-52; 004.032.26 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 15.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 150000 - Машиностроение |
Ссылки | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-3541 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\2153 |
Дата создания записи | 18.09.2019 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
В данной работе рассмотрены основные сведения о нейронах и нейронных сетях. Представлено математическое описание объекта исследования. Был реализован алгоритм стабилизации квадрокоптера с использованием ПИД – регулятора и нейронной сети и проведено сравнение. Была предложена архитектура нейронной сети для стабилизации всего квадрокоптера и обучение с подкреплением.
In this work author discusses basic information about neurons and neural networks. There is mathematical description of the object to research. There was an implementation of quadcopter stabilization algorithm using a PID controller and a neural network controller, and comparison was made. There was proposed a neural network architecture to stabilize the whole quadcopter and reinforcement learning.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 32
За последние 30 дней: 0