Найти

Результаты поиска

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОНОМНОСТИ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ДВУХКОЛЕСНОГО РОБОТА

  А. А. Ткаченко , Д.Д. Девяткин

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  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. Смирнов

  116-123

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  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 U_set и U_res. Показано, что увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, приводит к увеличению напряжений U_set и U_res, 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

• ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЗИСТИВНОГО ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ ПРОЗРАЧНЫХ МЕМРИСТИВНЫХ СТРУКТУР НА ОСНОВЕ ОКСИДА ЦИНКА ДЛЯ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

  А.В. Саенко , К.А. Козюменко , И.А. Шиховцов , Р. В. Томинов , В.А. Смирнов

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Развитие нейроморфных систем машинного зрения для робототехнических комплексов требует создания прозрачных мемристивных структур, сочетающих оптическую прозрачность, стабильное биполярное резистивное переключение и совместимость с технологией кроссбар-массивов. Ключевой проблемой является установление закономерностей влияния режимов осаждения тонких пленок ZnO на их структурные и электрофизические свойства, которые определяют характеристики мемристивных структур. Целью работы являлось определение оптимальной мощности ВЧ магнетронного распыления керамической мишени ZnO, обеспечивающей формирование прозрачных мемристивных структур ITO/ZnO/ITO со стабильным резистивным переключением, и создание на их основе кроссбар-массива. Тонкие пленки ZnO осаждались методом ВЧ магнетронного распыления при мощности от 25 до 100 Вт. Проведены структурные (РЭМ, АСМ) и электрофизические (эффект Холла) исследования полученных пленок ZnO. Изготовлены методами магнетронного распыления и литографии прозрачные мемристивные структуры ITO/ZnO/ITO и кроссбар-массив из 16 структур с размером ячеек 2000×2000 нм на стеклянных подложках, а также измерены их вольтамперные характеристики. Показано, что возрастание мощности магнетронного распыления от 25 до 100 Вт приводит к увеличению размера зерен от 12,8 до 35,7 нм и шероховатости поверхности пленок ZnO от 2,8 до 11,4 нм. Получено, что при мощности распыления 75 Вт концентрация носителей заряда в пленках ZnO имеет максимальное значение 2,7·1015 см-3, что необходимо для стабильного резистивного переключения структуры. Показано, что полученные мемристивные структуры ITO/ZnO/ITO проявляют стабильное биполярное переключение в течение 1000 циклов между состояниями HRS = 537,4 ± 26,7 Ом и LRS = 291,4 ± 38,5 Ом (отношение HRS/LRS ~1,8). Изготовленный прозрачный кроссбар-массив показал стабильное резистивное переключение в течение 20000 циклов (LRS = 13,8 ± 1,4 кОм, HRS = 34,8 ± 2,6 кОм, отношение HRS/LRS ~2,5). Полученные результаты могут быть использованы при разработке технологических процессов изготовления прозрачных мемристивных кроссбаров для нейроморфных структур машинного зрения робототехнических систем

• АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОЦЕНКИ ДОСТУПНОСТИ ТОВАРОВ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ ХРАНЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

  А.Р. Недвигин , Р.М. Синецкий

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Представлена формализация задачи автоматизированного мониторинга наличия товаров на полках торговых объектов, и соответствия их расположения установленной планограмме с применением методов компьютерного зрения и машинного обучения. Целью исследования является разработка алгоритмического обеспечения для автоматической оценки уровня доступности товаров в распределенных системах хранения с применением методов компьютерного зрения, что позволит разрешить проблему обеспечения оптимального и необходимого ассортимента за счет контроля размещения товаров и поддержки принятия управленческих решений. Предложен технологический процесс обработки визуальных данных, включающий этапы нормализации, сегментации, локализации и классификации объектов с применением сверточных нейронных сетей, в частности YOLO и U-Net. Разработан интегральный показатель доступности, учитывающий физическую, визуальную и информационную составляющие. Сформулирована оптимизационная задача повышения уровня доступности и реализован механизм адаптивного дообучения нейронных сетей, обеспечивающий рост точности распознавания и сегментации изображений и качества аналитических рекомендаций. Предложен алгоритм повышения доступности для системы поддержки принятия решения, основанный на построении маршрута мерчандайзера, который учитывает приоритетность товаров и минимизирует временные затраты. Задача построения маршрута мерчандайзера сведена к обобщенной TSP-задаче с весами приоритетов. Предложены и описаны методы оценки и повышения уровня доступности товаров. На основе предложенных методов и алгоритмов разработан программный комплекс для оценки и повышения показателя доступности товаров. Результаты исследования подтверждают эффективность предложенных решений - средняя точность распознавания составила 95,8%, интегральный показатель доступности A = 0.93. Практическая значимость работы заключается в обеспечении алгоритмической основы для создания интеллектуальных систем мониторинга доступности товарных запасов, способствующих повышению эффективности управления бизнес-процессами.