Детальная информация

Название Локальная навигация автономного робота по данным датчиков расстояния с использованием сегментного спайкового нейрона: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 15.03.06 «Мехатроника и робототехника» ; образовательная программа 15.03.06_04 «Автономные роботы»
Авторы Эйдельман Роман Валерьевич
Научный руководитель Бахшиев Александр Валерьевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2024
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика спайковые нейронные сети; сегментная спайковая модель нейрона; автономный робот; локальная навигация; датчики расстояния; spiking neural networks; CSNM; autonomous robot; local navigation; distance sensors
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 15.03.06
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-6152
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\32929
Дата создания записи 28.08.2024

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

Объектом и предметом исследования являются навигационные контроллеры, работающие на спайковых нейронных сетях. Целью работы является анализ существующих решений, разработка контроллера локальной навигации, программная реализация и экспериментальное исследование для определения работоспособности разработанного решения. В работе рассмотрены существующие варианты реализации нейроморфных контроллеров и систем SLAM. Разработанный контроллер локальной навигации принимает на вход закодированные данные с датчиков расстояния. В зависимости от показаний работает алгоритм, отвечающий за текущую ситуацию. Проведены эксперименты в симуляции в Gazebo с использованием ROS2. Они подтверждают работоспособность реализованного решения на сегментных спайковых нейронных сетях.

The object and subject of the study are navigation controllers based on spiking neural networks. The purpose of the work is to analyze existing solutions, develop a local navigation controller, software implementation and experimental research to determine the performance of the developed solution. The paper examines existing options for implementing neuromorphic controllers and SLAM systems. The developed local navigation controller receives encoded data from distance sensors as input. Depending on the readings, the subcontroller responsible for the current situation operates. Conducted simulation experiments in Gazebo using ROS2. They confirm the performance of the implemented solution on segmental spike neural networks.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 3 
За последние 30 дней: 2

Подробная статистика