» Главная » Программирование » Компьютерная модель робота Phoenix

Работ в текущем разделе: [ 51 ] Дисциплина: Программирование На уровень вверх

Данная работа была успешно защищена, продается в таком виде, как есть. Изменения, а также индивидуальное исполнение возможны за дополнительную плату. Если качество купленной готовой работы с сайта не соответствует заявленному, мы ВЕРНЕМ ВАМ ДЕНЬГИ или ОБМЕНЯЕМ на другую готовую работу. Данная гарантия действует в течение 48 часов после покупки работы.

Вы можете получить её по электронной почте (отправляется сразу после подтверждения оплаты в течение 3-х часов, в нерабочее время возможно увеличение интервала). Для получения нажмите кнопку «купить» выше.

Также работу можно получить в московском офисе, либо курьером в любом крупном городе России (стоимость услуги 600 руб.). Желаете просмотреть часть работы? Обращайтесь: ICQ 15555116, Skype dip-master, E-mail info @ diplomnaja-rabota.ru. Звоните: (495) 972-80-33, (495) 972-81-08, (495) 518-51-63, (495) 971-07-29, (495) 518-52-11, (495) 971-76-12, (495) 979-43-28.

Содержание

ОГЛАВЛЕНИЕ 3

ВВЕДЕНИЕ 4

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 15

1. ОБЗОР СИМУЛЯТОРОВ РОБОТОВ И СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ 17

1.1. Обзор робототехнических симуляторов 17

1.2. Распознавание образов. Краткий обзор 22

1.2.1. Введение 22

1.2.2. Определения 25

1.2.3. Методы распознавания образов 26

1.2.4. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы 27

2. ВЫБОР ПРОГРАММНОГО И АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 30

2.2. Выбор программного инструментария 30

2.2.1. Требования к инструментарию 30

2.2.2. Выбор среды математического моделирования 30

2.2.3. Выбор среды для разработки трехмерного симулятора 31

2.3. Выбор аппаратного обеспечения 33

3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И ИНТЕРФЕЙСОВ 35

3.1. Общая схема работы 35

3.2. Математическая модель робота 37

3.2.1. Краткий обзор двухколесных роботов 37

3.2.2. Уравнения, описывающие положение колес робота 39

3.2.3. Уравнения, описывающие работу двигателей 42

3.2.4. Общая система уравнений, описывающая движение робота 42

3.2.5. Верификация математической модели 44

3.2.6. Движение по прямой 44

3.2.7. Вращение на месте 46

3.2.8. Движение по окружности 48

3.3. Алгоритм работы симулятора 50

3.4. Разработка интерфейсов 53

3.4.1. Структура файла для передачи экспериментальных данных в Mathсad 53

3.4.2. Интерфейс для чтения экспериментальных данных в Mathсad. 54

3.4.3. Интерфейс настроек симулятора 56

3.4.4. Интерфейс симулятора 58

Заключение 60

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 61

ПРИЛОЖЕНИЯ 62

Листинг программы на Dark Basic 62

Содержание файла настроек 72

Плакаты к дипломной работе 73

Введение

В настоящее время все больше значение приобретает встроенных систем управления на основе искусственного интеллекта.

Разработка фиксированных алгоритмов не позволяет создавать действительно гибкие универсальные системы, поэтому растет интерес к системам с нечеткой логикой и нейронным сетям.

Эти системы работают по принципам, заложенным в человеческую систему мышления. Способ обработки информации мозгом в корне отличаются от методов, применяемых в обычных цифровых компьютерах. Мозг представляет собой чрезвычайно сложный, нелинейный, параллельный компьтер (систему обработки информации). Он обладает способностью организовать свои структурные компоненты, называемые нейронами, так, чтобы они могли выполнять конкретные задачи (распознавание образов, обработка сигналов органов чувств, моторные функции) во много раз быстрее, чем могут позволить самые быстродействующие компьютеры.

Принципиальное отличие мозга от современных компьютеров заключается в том, что мозг можно рассматривать как параллельную вычислительную структуру (ВС), в то время как современные микропроцессоры явлются последовательными ВС. В соответствии с эмперическим законом Мура, мощность вычислительных устройств растет экспоненциально, и эта тенденция сохраняется уже около 50 лет. Так же неуклонно уменьшается их стоимость, что позволило перейти к использованию искусственных нейронных сетей (ИНС), реализуемых на последовательных ВС.

В фундаментальной монографии [1] рассматриваются основные принципы построения искусственных нейронных сетей и строгое математическое обоснование принципов, лежащих в их основе применительно к широкому спектру прикладных задач. Следует подчеркнуть, что в настоящее время ведутся исследования в области использования ИНС для обр

Список литературы

1. Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс. 2-е исправленное издание, 2006

2. сборник докладов Пятьдесят девятой Международной студенческой научно-технической конференции ГУАП, С-Пб, 2006

3. Дэвид Формайс, Жан Понс Компьютерное зрение. Современный подход, 2004

4. Уильям Прэтт Цифровая обработка изображений, 1982

5. Крылов В.И., Бобков В.В., Монастрырский П.И. Вычислительные методы высшей математики, 1975

6. Игнатьев М.Б. Основные положения по дипломному проектированию для специальностей 2201, 2204, 2016 / М.Б. Игнатьев, О.В. Мишура, А.В. Гордеев, Л.Г. Ахутина и др.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. 1999, 45 с.

7. Прогнозирование элементов бизнес-плана проектов: методические указания к выполнению дипломного проекта / под ред. д.э.н. проф. В.Б. Сироткина; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. 2002, 63 с.

8. Безопасность жизнедеятельности, промышленная и экологическая безопасность: методические указания к выполнению дипломного проекта / под ред. к.т.н. доц. А.И. Панферова; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. 2001, 34 с.

9. Инернет-источник http://www.ferra.ru

10. Инернет-источник http://www.enigmaindustries.com

11. Инернет-источник http://www.wikipedia.com

12. Инернет-источник http://www.artkis.ru/neural_network.html

13. Инернет-источник http://www.mobotsoft.com

14. Инернет-источник http://www.solarbotics.com

15. Инернет-источник http://thegamecreators.com

16. Инернет-источник http://ru.wikipedia.org

Примечания:

Примечаний нет.