Дослідження і розробка методів надійної навігації безпілотних літальних апаратів
dc.contributor.author | Калмиков, Вадим Віталійович | |
dc.date.accessioned | 2021-02-01T06:36:48Z | |
dc.date.available | 2021-02-01T06:36:48Z | |
dc.date.issued | 2020-12 | |
dc.description | Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ" . Керівник проекту: доцент, к. п. н. Денисенко Світлана Миколаївна. | uk_UA |
dc.description.abstract | В роботі розроблено алгоритм оптимізації побудови маршрутів для систем БПЛА з урахуванням вантажу, що може нести дрон, та висотних коридорів. Вирішено задачу підвищення ефективності навігації, а саме маршрутизації, системи дронів за допомогою найсучаснішіх методів оптимізації, що включають в себе використання рекурентних нейронних мереж на основі привертання уваги (Recurrent Attention Neural Network) зі вчителем та генетичних алгоритмів, для їх навчання. Отриманий алгоритм оптимізації був використаний для симуляції польоту системи БПЛА. Результати дослідження були підтверджені за допомогою моделювання в графічному середовищі Misson Planner. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/45582 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Національний авіаційний університет | uk_UA |
dc.subject | дипломна робота | uk_UA |
dc.subject | безпілотний літальний апарат | uk_UA |
dc.subject | система навігації | uk_UA |
dc.subject | проблема подорожуючого торговця | uk_UA |
dc.subject | рекурентна нейронна мережа | uk_UA |
dc.subject | Attention Neural Network | uk_UA |
dc.subject | якість системи | uk_UA |
dc.subject | PYTHON | uk_UA |
dc.title | Дослідження і розробка методів надійної навігації безпілотних літальних апаратів | uk_UA |
dc.type | Learning Object | uk_UA |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- ФАЕТ_2020_151_Калмиков_Вадим_Віталійович_Print.pdf
- Size:
- 11.05 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- дипломна робота
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 3.58 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: