Мои результаты мне давно известны, я только не знаю, как я к ним приду.

Фридрих Гаусс Карл

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Нейросетевые технологии идентификации и компьютерного зрения в моделировании процесса управления рабочим оборудованием экскаватора

Летопольский А.Б., Мещеряков В.А., Николаев Д.И., Тетерина И.А.

DOI: 10.25728/avtprom.2024.03.06

Предложен метод обнаружения и оценивания положения элементов рабочего оборудования экскаватора и проектных отметок с помощью сверточных нейронных сетей на основе данных стереокамеры – видеокадров и 3D облака точек. Разработаны модели на основе многослойной нейронной сети Элмана для идентификации процесса взаимодействия рабочего оборудования со средой. Модели позволяют прогнозировать угловые скорости платформы, стрелы, рукояти и ковша в зависимости от положения джойстиков управления. Методы и модели предназначены для использования в структуре интеллектуальной автоматической системы управления.

Ключевые слова: идентификация, компьютерное зрение, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, система автоматического управления, экскаватор

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2024 гг.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности