IRCPNU
Institutional Repository of Chernihiv Polytechnic National University

Навчальний комплекс для дослідження інтелектуальних систем керування автономними роботами

ISSN 2415-363X

Show simple item record

dc.contributor.author Лисенко, О. С.
dc.date.accessioned 2020-06-30T11:20:21Z
dc.date.available 2020-06-30T11:20:21Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://ir.stu.cn.ua/123456789/19520
dc.description Лисенко, О.С. Навчальний комплекс для дослідження інтелектуальних систем керування автономними роботами : магістерська робота : 171 Електроніка / О. С. Лисенко ; керівник роботи Войтенко В. П. ; Національний університет «Чернігівська політехніка», кафедра електроніки, автоматики, робототехніки та мехатроніки. – Чернігів, 2019. – 106 с. en_US
dc.description.abstract Даний дипломний проект присвячений розробці навчального комплексу для демонстрації та вивчення студентами принципів проектування інтелектуальних систем керування автономними роботами. Розглянуто основні проблеми, що можуть виникнути при розробці таких систем та сучасні тенденції іх вирішення. Представлене рішення, у вигляді комплексу, що працює на основі Raspberry Pi 3 B+ та Intel Neural Compute Stick і використовує для інтелектуального керування нейронну мережу YOLO. Також були розглянуті альтернативні шляхи вирішення задачі та їх порівняння. en_US
dc.language.iso uk en_US
dc.publisher Чернігів en_US
dc.subject Raspberry Pi en_US
dc.subject STM32 en_US
dc.subject YOLO en_US
dc.subject нейронна мережа en_US
dc.title Навчальний комплекс для дослідження інтелектуальних систем керування автономними роботами en_US
dc.type Other en_US
dc.description.abstractalt1 This diploma project is dedicated to the development of a training complex for demonstrating and studying the principles of designing intelligent systems for autonomous robot management. The main problems that may arise in the development of such systems and current trends of their solution are considered. The solution is presented in the form of a complex based on Raspberry Pi 3 B + and Intel Neural Compute Stick and uses the YOLO neural network for intelligent control. Alternative ways of solving the problem and comparing them were also considered. en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record