https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4758| Название: | Применение RAM-based сетей для распознавания стайных роботов |
| Другие названия: | Aplication RAM-based network for swarm robotics detection |
| Авторы: | Демин, В. В. Кабыш, А. С. Дунец, И. П. Дунец, А. П. Головко, В. А. |
| Ключевые слова: | RAM-based сети;стайные роботы;распознавание образов;выбор порога;swarm robotics detection |
| Дата публикации: | 2013 |
| Издательство: | БГУИР |
| Описание: | Демин, В. В. Применение RAM-based сетей для распознавания стайных роботов / В. В. Демин и другие // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2013): материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013г.) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – 477 - 482 с. |
| Аннотация: | В данной работе рассмотрена задача распознавания графической метки ведущего робота в системе ведущий- ведомый роботы. Для решения задачи был разработан метод детектирования на основе RAM-based сетей позволяющий по расположению метки узнать положение и дальность ведущего робота по графическому паттерну. Обученная RAM-based сеть хранит характеристические особенности паттерна в разных секторах относительно ведомого робота. Сработавший дискриминатор сети будет указывать на сектор, в котором находится ведущий робот. |
| Аннотация на другом языке: | In this paper we consider the problem of detection the graphic mark of leading robot in a leader following task. The detection method based on RAM-based is purposed. Trained RAM-based network keeps the features of a visual mark in different sectors regarding the slave robot. The network winner-discriminator will indicate the sector in which the leading robot present. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4758 |
| Располагается в коллекциях: | OSTIS-2013 |
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Demin_Primeneniye.PDF | 762.95 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.