BADANIA I MODELOWANIE LOKALNEGO SYSTEMU NAWIGACJI NAZIEMNEJ ROBOTA MOBILNEGO
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 10 Nr 2 (2020)
-
TRANZYSTOROWY UKŁAD DO POMIARU TEMPERATURY
Oleksandra Hotra4-7
-
ANALIZA ZASTOSOWANIA FILTRÓW WSZECHPRZEPUSTOWYCH DO ELIMINACJI NEGATYWNYCH SKUTKÓW TENDENCJI LOUDNESS WAR
Marcin Maciejewski, Wojciech Surtel, Krzysztof Nowak8-11
-
LOGICZNE DRZEWA KLASYFIKACJI W ZADANIACH ROZPOZNAWANIA
Igor Povhan12-15
-
RANKING WITRYN INTERNETOWYCH STWORZONY Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU ISOWQ RANK
Mariusz Duka16-19
-
PRZEGLĄD ARCHITEKTURY SZEROKOPASMOWYCH SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH DO CELÓW ZARZĄDZANIA KRYZYSOWEGO
Jacek Wilk-Jakubowski20-23
-
NIESTACJONARNY MODEL WYMIANY CIEPŁA I MASY DLA NAWILŻACZA PAROWEGO
Igor Golinko, Volodymyr Drevetskiy24-27
-
NIESTACJONARNE PRZEWODZENIE CIEPŁA W SZYBACH WIELOWARSTWOWYCH NARAŻONYCH NA DZIAŁANIE ROZPROSZONYCH ŹRÓDEŁ CIEPŁA
Natalia Smetankina, Oleksii Postnyi28-31
-
MONITOROWANIE HODOWLI KOMÓRKOWYCH W CZASIE RZECZYWISTYM PRZY ZASTOSOWANIU NIKLOWYCH KONDENSATORÓW GRZEBIENIOWYCH
Andrzej Kociubiński, Dawid Zarzeczny, Maciej Szypulski, Aleksandra Wilczyńska, Dominika Pigoń, Teresa Małecka-Massalska, Monika Prendecka32-35
-
PRZEGLĄD METOD KLASYFIKACJI OBRAZÓW DERMATOSKOPOWYCH WYKORZYSTYWANYCH W DIAGNOSTYCE ZMIAN SKÓRNYCH
Magdalena Michalska, Oksana Boyko36-39
-
OPRACOWANIE OPROGRAMOWANIA DO STEROWANIA PROCESAMI W BUDYNKU INTELIGENTNYM
Vitalii Kopeliuk, Vira Voronytska, Volodymyr Havryliuk40-43
-
OPARTA NA EGZERGI STRATEGIA STEROWANIA SYSTEMEM WENTYLACJI MIESZKAŃ Z ODZYSKIEM CIEPŁA
Volodymyr Voloshchuk, Mariya Polishchuk44-47
-
ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA POTRZEBY WŁASNE STACJI ELEKTROENERGETYCZNEJ
Sergiy Stets, Andriy Stets48-51
-
BADANIA PROCESU SPALANIA Z WYKORZYSTANIEM SZEREGÓW CZASOWYCH
Żaklin Grądz52-55
-
BADANIA I MODELOWANIE LOKALNEGO SYSTEMU NAWIGACJI NAZIEMNEJ ROBOTA MOBILNEGO
Andrii Rudyk, Viktoriia Rudyk, Mykhailo Matei56-61
-
PROJEKTOWANIE WIELOFUNKCYJNEGO SYMULATORA DO SZKOLENIA PERSONELU MASZYNOWNI
Artem Ivanov, Igor Kolosov, Vadim Danyk, Sergey Voronenko, Yurii Lebedenko, Hanna Rudakova62-69
-
ZASTOSOWANIE MODELU STEROWANIA PREDYKCYJNEGO W ENERGOOSZCZĘDNEJ TECHNOLOGII PROSTEGO PIECA TLENOWEGO
Oleksandr Stepanets, Yurii Mariiash70-74
Archiwum
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
-
Tom 10 Nr 4
2020-12-20 16
-
Tom 10 Nr 3
2020-09-30 22
-
Tom 10 Nr 2
2020-06-30 16
-
Tom 10 Nr 1
2020-03-30 19
-
Tom 9 Nr 4
2019-12-16 20
-
Tom 9 Nr 3
2019-09-26 20
-
Tom 9 Nr 2
2019-06-21 16
-
Tom 9 Nr 1
2019-03-03 13
-
Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
-
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
-
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
-
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Opracowano algorytm złożonego przetwarzania informacji w lokalnym systemie nawigacji naziemnego mobilnego robota i jego modelu fizycznego. Przeprowadzono eksperymentalne badania tego modelu fizycznego, w wyniku których określono cechy jakościowe opracowanego lokalnego systemu nawigacji. Trajektoria obiektu, określona na podstawie obliczonych parametrów nawigacyjnych, ma konfigurację identyczną z rzeczywistą przebytą trasą (system działa poprawnie jako wskaźnik). Błąd w określaniu współrzędnych obiektu offline wynosi 0,012t2 (1,2 m w 10 s) podczas ruchu liniowego i 0,022t2 (2,2 m w 10 s) podczas manewrowania. Kąty orientacji są obliczane z dokładnością (0,1÷0,3)o dla kątów przechyłu i pochylenia oraz (2÷3)o dla kąta kursu. Dokładne cechy opracowanego modelu fizycznego systemu do określania kątów orientacji i parametrów ruchu robota mobilnego są podobne do danych paszportowych seryjnych BINS, a w niektórych przypadkach, ze względu na cechy nawigacji robotów mobilnych, wykazują jeszcze lepszą dokładność.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
Arvanitakis I., Giannousakis K., Tzes A.: Mobile robot navigation in unknown environment based on exploration principles. Control Applications (CCA), IEEE Conference on. IEEE, 2016, 493–498.
Corke P.: An introduction to inertial and vision sensing. International Journal of Robotics Research 6(26), 2007, 519–535.
Farrell J.A.: Aided Navigation: GPS with High Rate Sensors. McGraw-Hill, New York 2008.
Gang L., Wang J.: PRM path planning optimization algorithm research. Wseas Transactions on Systems and Control 11, 2016, 81–86.
Grewal M.S., Weill L.R., Andrews A.P.: Global Position Systems, Inertial Navigation and Integration. John Wiley & Sons, New York 2001.
Grewal M.S., Andrews A.P.: Kalman filtering: theory and practice using MATLAB. J. Wiley & Sons. Inc., New York 2001.
Groves P.D.: Principles of GNSS, Inertial and Multisensor Integrated Navigation Systems. Artech House 2008.
Ingle V.K., Proakis J.G.: Digital Signal Processing Using MATLAB. V.4. PWS Publishing Company, Boston 2009.
Ko D.W., Kim Y.N., Lee J.H., Suh I.H.: A scene-based dependable indoor navigation system. Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2016, 1530–1537.
Kvasnikov V.P., Rudyk A.V.: Practical estimation of errors of single-channel strapdown inertial navigation system on MEMS sensors in a short time interval. Visnyk of Ukraine Engineering Academy 1, 2017, 98–105.
Rudyk А.V.: Methods for evaluating the spatial position of objects. Integrated Intelligent Robotics (IIRTC-2016), 2016, 31–33.
Rudyk А.V.: Development of a local navigation system for a terrestrial mobile robot. Modern problems of radio electronics, telecommunications and instrumentation, Vinnytsia 2017, 75–76.
Rudyk А.V.: Comparative analysis of the accuracy characteristics of classical and accelerometric inertial navigation systems. Measurement, control and diagnostics in technical systems, Vinnytsia 2017, 209–210.
Rudyk А.V.: Analysis of the errors of MEMS accelerometers by the Allan variation method. Visnyk of Zhytomyr State Technological University. Series: Technical Sciences 1, 2017, 100–109.
Titterton D.H., Weston J.L.: Strapdown Inertial Navigation Technology. Stevenage: Institution of Electrical Engineers York, 2004.
Wang L., Zhao L., Huo G., Li R., Hou Z., Luo P., et al.: Visual semantic navigation based on deep learning for indoor mobile robots. Complexity, 2018. Article ID: 1627185.
Weiping Jiang, Li Wang, Xiaoji Niu, Zhang Quan, Zhang Hui, Tang Min: High-precision image aided inertial navigation with known features: observability analysis and performance evaluation. Sensors 14(10), 2014, 19371–19401.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 570
Downloads: 396
Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
