Найти
Результаты поиска
-
ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОНОМНОСТИ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ДВУХКОЛЕСНОГО РОБОТА
А. А. Ткаченко , Д.Д. Девяткин2022-04-21Аннотация ▼Управление с прогнозированием (Model Predictive Control) – это усовершенствован-
ный метод управления процессами, который используется при соблюдении набора ограни-
чений. С инженерной точки зрения MPC-метод проектирования систем управления явля-
ется привлекательным, т.к. является сравнительно простым при проектировании, в том
числе для решения сложных производственных задач. Данный метод схож с классическим
синтезом системы управления на основе линейно-квадратичного регулятора (LQR). Ключе-
вое различие между MPC и LQR заключается в том, что управление с прогнозированием
решает задачу оптимизации в пределах скользящего временного горизонта, в то время как
линейно-квадратичный метод используется для решения той же задачи фиксированное
временное окно. В работе рассматривается способ построения системы управления для
двухколесного мобильного робота с использованием Model Predictive Control. Приведен про-
цесс построения математической модели механической системы робота, а также выпол-
нена линеаризация полученной модели. Представлены основные принципы построения сис-
темы управления на основе MPC для линейных систем без внешних возмущений, а также с
использованием наблюдателя для оценки состояний модели при влиянии аддитивных белых
гауссовских шумов. Рассмотрен вариант синтеза системы управления с накладываемыми
ограничениями на входной сигнал. Также представлен способ определения положения двух-
колесного робота в пространстве с помощью системы технического зрения, которая ос-
нована на использовании искусственной нейронной сети. Приведена архитектура модели,
использующаяся совместно со стереокамерой, с помощью которой реализуется построе-
ние карты глубины изображения. В качестве архитектуры нейронной сети используется,зарекомендовавшая себя модель YOLOv3. В работе описываются модели, которые неспо-
собны проводить обработку данных в режиме реального времени. Помимо вышеперечис-
ленного в работе подробно описывается принцип работы модели глубокого обучения –
YOLOv3, которая основана на нескольких блоках обработки входных данных. Представле-
но подробное описание реализации стереокамеры в связке с моделью искусственной ней-
ронной сети с помощью языка программирования Python и библиотек для работы с видео-
данными и стереокамерой. -
ФОРМИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕМРИСТИВНЫХ ПЛЕНОК ЛЕГИРОВАННОГО ОКСИДА ЦИНКА ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
З. Е. Вакулов , Р.В. Томинов , Д.A. Дзюба , В.А. Смирнов116-1232025-11-10Аннотация ▼Представлены результаты исследования влияния режимов синтеза тонких пленок легированного оксида цинка методом импульсного лазерного осаждения на их морфологические и электрофизические характеристики. Проведены экспериментальные исследования влияния размерных эффектов на параметры резистивного переключения мемристорных структур на основе тонких пленок легированного оксида цинка. Установлена связь между морфологическими параметрами пленок, их толщиной и резистивными характеристиками переключения. Получены результаты, показывающие, как толщина, шероховатость поверхности и средний диаметр зерна влияют на соотношение сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях, а также на напряжения переключения Uset и Ures. Показано, что увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, приводит к увеличению напряжений Uset и Ures, в то время как зависимость соотношения сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях имеет комплексный характер, максимум на ней наблюдается при толщине пленок порядка 30 нм. Полученные результаты позволяют оценить степень влияния структурных и морфологических параметров пленок легированного оксида цинка на эффект резистивного переключения в них, а также сформулировать рекомендации по получению данных пленок с требуемыми параметрами резистивного переключения. Установлено, что увеличивая толщину пленок оксида цинка легированного галлием от 11,8±5,1 нм до 55,1±18,4 нм можно изменять величину концентрации носителей заряда от (2,84±0,22)∙1019 см-3 до (1,42±0,13)∙1020 см-3,
а также подвижность носителей заряда от 54,48±4,07 см2/(В∙с) до 18,77±0,83 см2/(В∙с). При этом увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, также приводит к увеличению сопротивления в высокоомном состоянии от 1,38±0,11 МОм до 62,59±5,4 МОм и сопротивления в низкоомном состоянии от 0,005±0,001 МОм до 0,041±0,002 МОм. Полученные результаты могут быть использованы при разработке физических принципов создания электронной компонентной базы систем искусственного интеллекта для изготовления новых приборов и устройств наноэлектроники и адаптивных нейроморфных систем








