Найти

Результаты поиска

• ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ ПОВЕРХНОСТНОГО ДЫХАНИЯ ПО ДАННЫМ ВИБРОМЕТРИЧЕСКИХ СЕНСОРОВ СМАРТФОНА

  Д. Е. Чикрин, А.А. Егорчев , Д. М. Пашин , Н.А. Сарамбаев

  2023-10-23

  Аннотация ▼

  Современные реалии ставят человечеству задачи по цифровизации в различных об-
  ластях работы и быта, ускоряя срок выполнения задач и облегчая их. Современная техни-
  ка, оснащенная датчиками, которые можно использовать для предварительной диагно-
  стики, позволяет выявлять различные симптомы, которые могут являться причиной по-
  сещения медицинских учреждений. Это позволяет выиграть время – очень ценный ресурс,
  когда речь идет о жизни человека. Поэтому возможность выполнять такую диагностику,
  в частности, определение частоты дыхания, является актуальной задачей на сегодняшний
  день. В статье представлен метод определения частоты дыхания с использованием трех-
  осевого акселерометра на мобильном устройстве. Данный метод может быть использо-
  ван в приложении мониторинга состояния здоровья пользователя при отсутствии смарт-
  часов. Метод позволяет пользователю измерять частоту дыхания человека только при
  условии того, что пользователь находится в сидячем положении и мобильное устройство,
  оснащенное необходимым датчиком, расположено в верхней передней области бедра (об-
  ласть кармана). Алгоритм по определению частоты дыхания реализован на двух языках
  программирования: Python и MatLab. В алгоритме используется стабилизатор частоты
  дыхания, т.к. с мобильного устройства на базе Android частота дискретизации акселеро-
  метра не постоянна. Далее сигнал нормируется методом z-нормирования. Для выделения
  частотного промежутка, в котором вычисляется частота дыхания, используется фильтр
  Баттерворта 1-ого порядка. Анализ независимых компонент позволяет получить из смеси
  сигналов его независимые компоненты. Были протестированы несколько реализаций дан-
  ного метода на языке Python и Matlab. Наилучшие по качеству результаты показал алго-
  ритм, реализованный на языке MatLab с использованием встроенного восстановительного
  анализа независимых компонент (RICA) из набора инструментов статистики и машинно-
  го обучения. По скорости работы лучшие результаты показала реализация алгоритма на
  языке Python с методом быстрого анализа независимых компонент (FastICA). Среднеквад-
  ратичная ошибка для диапазона 10–20 вдоха в мин составила 2,14 вдоха в мин. Средне-
  квадратичная ошибка для 20–30 вдоха в мин составила 3,46 вдоха в мин.

• ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС СЕГМЕНТАЦИИ ПРЕПЯТСТВИЙ С АРХИТЕКТУРОЙ U-NET ДЛЯ АВТОНОМНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ

  И.Г. Галиуллин , Д.Е. Чикрин, А.А. Егорчев , Р. Ф. Сабиров

  2023-08-14

  Аннотация ▼

  Сельское хозяйство играет фундаментальную роль в обеспечении продовольственной
  безопасности и удовлетворении потребностей населения в пищевых продуктах. Оптими-
  зация производства сельскохозяйственных культур и повышение эффективности работы
  являются неотъемлемыми задачами для современного сельского хозяйства. В связи с этим
  все больше внимания уделяется разработке и применению автономных сельскохозяйствен-
  ных технических систем, способных автоматизировать и оптимизировать различные
  производственные процессы. Однако эффективность автономных систем ограничивается
  недостаточным развитием систем обнаружения препятствий и алгоритмов принятия
  решений. Когда машинно-тракторные агрегаты и другие самоходные машины сталкива-
  ются с препятствиями на своем пути, точное и быстрое распознавание этих препятст-
  вий играет решающую роль в принятии соответствующих решений для избежания ава-
  рийных ситуаций. В данной статье представлен программно-аппаратный комплекс сег-
  ментации препятствий с использованием архитектуры U-Net, разработанный с целью
  преодоления данных ограничений в автономных сельскохозяйственных технических систе-
  мах. Архитектура U-Net известна своей способностью к высокоточному распознаванию
  объектов на изображениях, что делает ее привлекательным выбором для систем машин-
  ного зрения в условиях сельского хозяйства. Представленный комплекс обладает высокой
  производительностью и позволяет проводить сегментацию препятствий типа столб,
  дерево и кустарниковая растительность в режиме реального времени во время движения
  машинно-тракторных агрегатов по заданной траектории. Это обеспечивает точное при-
  нятие решений и избежание аварийных ситуаций, что существенно повышает эффектив-
  ность и безопасность работы автономных систем в условиях сельскохозяйственного про-
  изводства. Проведенные испытания подтвердили эффективность и применимость разра-
  ботанных решений в реальных сельскохозяйственных условиях. Представленный в статье
  программно-аппаратный комплекс сегментации препятствий с архитектурой U-Net от-
  крывает новые возможности для автономной сельскохозяйственной техники и способст-
  вует повышению производительности и эффективности сельского хозяйства. Это важ-
  ный шаг в развитии современных технологий сельского хозяйства и содействует примене-
  нию автономных систем для улучшения сельскохозяйственного производства и повышения
  продуктивности.

• ОБЗОР КОЛЛАБОРАТИВНЫХ РОБОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЮРИДИКО-СИСТЕМНЫЕ АСПЕКТЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С НИМИ

  Д. Е. Чикрин , К. Р. Смольникова

  2023-08-14

  Аннотация ▼

  Значительный интерес для отрасли робототехники является исследование многодис-
  циплинарной области – взаимодействие человека и робота (Human-robot interaction, HRI).
  Индустрия 4.0 (4IR) диктует интенсивное внедрение роботехнических решений во все отрас-
  ли экономики и процессы жизнедеятельности людей. Именно поэтому взаимодействие опе-
  ратора и кобота является одной из самых актуальных тем, влияющая на экономику, рынок
  труда и общество в целом. На текущий момент кобототехника является одним из новых
  прорывных направлений в робототехнике, а в связи с развитием стандартов 4IR коботы
  имеют ключевое преимущество в рамках автоматизации, где полное замещение человеческо-
  го труда невозможна. Такая коллаборация навыков оператора и коллаборативного робота
  ускорит производственно-технологический процесс и позволит компаниям, интегрирующих
  коботов, стать более конкурентоспособнее, а также свести к минимуму процесс производ-
  ственных задач. Целью исследования является описание роботехнических систем и анализ
  юридико-системных аспектов взаимодействия кобота и оператора в совместном рабочем
  пространстве (collaborative workspace). Задачами исследования являются: 1) общий обзор
  коллаборативных роботехнических систем по типам: решаемых задач, выполняемых работ и
  управления; 2) рассмотрение существующих систем оценки рисков при взаимодействии опе-
  ратора и кобота. Реализация поставленных задач внесет свой вклад в дальнейшие исследова-
  ния инновационной области HRI, направленная на создание среды для безопасной и эффек-
  тивной коллаборации оператора и кобота. Практическая ценность настоящей статьи за-
  ключается также в системном подходе к рассмотрению сферы кобототехники для даль-
  нейшего изучения безопасных сценариев взаимодействия. По нашему мнению, наиболее эф-
  фективным подходом является анализ каждого конкретного случая использования какого-
  либо вида роботов. Одновременно отмечаем, что в текущих реалиях быстрорастущего сек-
  тора робототехники затруднительно классифицировать и унифицировать коллаборатив-
  ные роботехнические системы в единый акт.