Звіти з наукових досліджень
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/107
Browse
6 results
Search Results
Item Інформаційна технологія автономної навігації безпілотного літального апарату за наземними природними та інфраструктурними орієнтирами(Сумський державний університет, 2022) Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Мироненко, Микита Ігорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Дрозденко, Олексій Олександрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Симоновський, Юлій Віталійович; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Барченко, Наталія Леонідівна; Barchenko, Nataliia Leonidivna; Науменко, Ігор Вікторович; Naumenko, Ihor Viktorovych; П'ятаченко, Владислав Юрійович; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Прилепа, Дмитро Вікторович; Prylepa, Dmytro Viktorovych; Гриненко, О.В.; Токаренко, О.В.; Ященко А.М.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи навігації безпілотного авіаційного комплексу шляхом визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання та автономного розпізнавання наземних об’єктів. Предмет дослідження – категорійні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи навігації БПЛА для визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. За результатами аналізу сучасних безпілотних авіаційних комплексів обґрунтовано доцільність інформаційного синтезу автономних безпілотних літальних апаратів. Запропоновано класифікацію рівнів автономності безпілотників за їх функціональними можливостями. Обгрунтовано вибір методу досліджень в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. Розроблено комплекс функціональних категорійних моделей та удосконалено метод оцінки інформаційної спроможності інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи навігації безпілотного. Розглянуто приклад інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи відеонавігації.Item Інформаційна технологія автономної навігації безпілотного літального апарату за наземними природними та інфраструктурними орієнтирами(Сумський державний університет, 2023) Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Мироненко, Микита Ігорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Дрозденко, Олексій Олександрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Симоновський, Юлій Віталійович; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Барченко, Наталія Леонідівна; Barchenko, Nataliia Leonidivna; Науменко, Ігор Вікторович; Naumenko, Ihor Viktorovych; Супруненко, Микита Костянтинович; Suprunenko, Mykyta Kostiantynovych; Бровко, А.С.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономного безпілотного авіаційного комплексу в режимі відеонавігації шляхом визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. За результатами аналізу сучасних методів автономного польоту БПЛА без виходу в глобальну мережу позиціювання показано, що найбільш захищеним від впливу дії засобів радіоелектронної боротьби та кібератак є режим відеонавігації шляхом розпізнавання наземних навігаційних орієнтирів. Запропоновано метод визначення місцезнаходження автономного БПЛА в режимі відеонавігації за наземними навігаційними орієнтирами, який полягає в мінімізації функції повної квадратичної помилки. Приведено результати програмної реалізації методу для різних фреймів відеопотоку, що аналізується оптико-електронною бортовою системою спостереження автономного БПЛА. Розроблено структуру, функціональні моделі та інтерфейси застосунків системи підтримки прийняття рішень для машинного навчання бортової системи розпізнавання автономного безпілотного літального апарату.Item Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів(Сумський державний університет, 2021) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Симоновский, Юлий Витальевич; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Прилепа, Дмитро Вікторович; Прилепа, Дмитрий Викторович; Prylepa, Dmytro Viktorovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Гриненко, О.В.; Татарінов, В.Р.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів на основі машинного навчання, що дозволяє системі набути властивості адаптивності до довільних початкових умов формування цифрового зображення наземного об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання автономної бортової системи розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів. Предмет дослідження – категорійні функціональні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів.Item Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів(Сумський державний університет, 2020) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Великодний, Дмитро Володимирович; Великодный, Дмитрий Владимирович; Velykodnyi, Dmytro Volodymyrovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Симоновский, Юлий Витальевич; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Савченко, Т.Р.; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Авраменко, Віктор Васильович; Авраменко, Виктор Васильевич; Avramenko, Viktor Vasylovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Барченко, Наталія Леонідівна; Барченко, Наталья Леонидовна; Barchenko, Nataliia Leonidivna; Дрозденко, Олексій Олександрович; Дрозденко, Алексей Александрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Теницька, А.О.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності бортової системи безпілотного авіаційного комплексу для автономного розпізнавання малогабаритних наземних об’єктів шляхом надання системі властивості адаптивності до довільних початкових умов формування зображення об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2019) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; П'ятаченко, Владислав Юрійович; Пятаченко, Владислав Юрьевич; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Савченко, Т.Р.; Супруненко, М.К.; Шендрик, Віра Вікторівна; Шендрик, Вера Викторовна; Shendryk, Vira Viktorivna; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh BorysovychРозроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Розроблено категорійні моделі і на їх базі розроблено алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання за ієрархічною структурою даних. Формалізовано постановку задачі та розроблено і програмно реалізовано алгоритми інформаційного синтезу здатної самонавчатися системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів, яка функціонує в режимах кластер-аналізу біосигналів, що дозволяє автоматично формувати вхідну навчальну матрицю, і факторного кластер-аналізу, що дозволяє автоматично перенавчати систему керування при розширенні алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2017) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem HennadiiovychСтворення інтелектуальних протезів руки дозволяє суттєво розширити їх функціональні можливості. Тому тема науково-дослідної роботи (НДР) є актуальною, оскільки присвячена підвищенню функціональної ефективності системи керування протезом кінцівки руки. Найбільш досконалими є інтелектуальні протези кінцівок з інвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є дуже висока вартість на світовому ринку. Крім того, застосування інвазивних систем зчитування біосигналів вимагає попереднього хірургічного втручання, яке дозволяє підвищити відношення “біосигнал/завада”. Суттєво дешевшими і зручнішими у використанні є протези з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є відносно висока зашумленість біосигналу, що суттєво впливає на точність виконання біокоманд. Зміст роботи полягає у розробленні інтелектуальної інформаційної технології керування протезом кінцівки руки на основі пасивних міографічних датчиків.