dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
dc.contributor.author | Касьяник, Валерий Викторович | |
dc.contributor.author | Дунец, Андрей Петрович | |
dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2019-09-19T07:27:48Z | |
dc.date.available | 2019-09-19T07:27:48Z | |
dc.date.issued | 2011 | |
dc.identifier.citation | Касьяник, В. В. Оценка погрешности одометров мобильного робота с помощью нейронных сетей / В. В. Касьяник, А. П. Дунец
// Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2011. – № 5. – С. 19–22. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/1325 | |
dc.description | KASYANIK V.V., DUNETS A.P. Estimation of odometers error of mobile robot by neural networks | ru_RU |
dc.description.abstract | В статье рассматривается проблема оценки погрешности одометров
мобильного робота с помощью нейросетевого подхода. Оценка погрешности одометров позволяет повысить точность систем
позиционирования и построения карты. Мобильный робот для оценки своей позиции использует одометры – оптические энкодеры оборотов колес. Для оценки ошибки одометров предлагается использовать нейронную сеть, которая прогнозирует поведение ошибки с течением времени. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
dc.subject | information technology | ru_RU |
dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
dc.subject | artificial intelligence | ru_RU |
dc.subject | робототехника | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | neural networks | ru_RU |
dc.subject | robotics | ru_RU |
dc.title | Оценка погрешности одометров мобильного робота с помощью нейронных сетей | ru_RU |
dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
dc.identifier.udc | 004.896 | ru_RU |
dc.abstract.alternative | One of the most important problems in robotics is determination the accuracy location of the robot – the problem of localization. This issue is important
because information about the exact location of the robot is required to navigate, build path, etc. This article considers the approach of using of
a neural network to estimate the odometry error in the mobile robot localization based on the odometers. | ru_RU |