| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Фархуд Азхар Кадим | - |
| dc.contributor.author | Абу Хамдан Низар | - |
| dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-02-20T06:12:09Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-20T06:12:09Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Фархуд Азхар Кадим. Исследование нейросетевых методов планирования траекторий движения в двумерной среде = Study of neural network methods for planning motion trajectories in a two-dimensional medium / Фархуд Азхар Кадим, Абу Хамдан Низар // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 2 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 339–346. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59162 | - |
| dc.description.abstract | В докладе рассматривается проблема планирования движения в двумерной среде на базе нейронной сети глубокого обучения. Исследуется две формы представления карты среды - растровая и векторная. Для каждой формы создана
обучающая выборка, на основе которой обучены нейронные сети различной структуры. Показано, что точность обучения слабо зависит от формы представления информации. Однако векторное представление карты среды, включающее информацию о положении робота, цели, препятствий и ближайшую область вокруг робота, позволяет сократить время обучения. Данный эффект достигается за счет снижения объема обрабатываемой нейронной сетью информации. Предложенные решения подтверждаются результатами численного моделирования | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | векторные карты | en_US |
| dc.subject | моделирование | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | планирование | en_US |
| dc.title | Исследование нейросетевых методов планирования траекторий движения в двумерной среде | en_US |
| dc.title.alternative | Study of neural network methods for planning motion trajectories in a two-dimensional medium | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The report discusses the problem of motion planning in a two-dimensional environment based on a deep learning neural network. Twoforms of representation of the environmental map are investigated - raster and vector. For eachform, a training sample was created, on the basis of which neural networks of various structures were trained. It is shown that the accuracy of training is weakly dependent on the form of information presentation. However, a vector representation of the environment map, including information about the robot's position, target, obstacles, and the nearest area. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|
