Система визначення параметрів руху за допомогою алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАдаменко, Володимир Олексійович
dc.contributor.authorТюрменко, Ярослав Олександрович
dc.date.accessioned2026-01-08T12:24:09Z
dc.date.available2026-01-08T12:24:09Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність теми. Використання штучного інтелекту досить тісно інтегрується в повсякденне життя. Завдяки цьому велика кількість процесів може бути автоматизована в тому числі і в радіотехніці. Використання сучасних мікроконтролерів з підтримкою алгоритмів машинного навчання у процесах для яких раніш потрібно було будувати складні електронні схеми, дозволяє пришвидшити процес розробки, тестування і впровадження готових рішень, що в свою чергу підвищує конкурентоздатність сучасної вітчизняної продукції та рішень на її базі. Метою роботи є визначити параметри руху об’єкту за допомогою навченої моделі машинного навчання Об’єкт дослідження – Процес визначення параметрів руху об’єкту на основі даних інерціальних давачів. Предмет дослідження – Пдготовка даних та алгоритми машинного навчання для обробки сигналів акселерометра з метою прогнозування просторового переміщення та мінімізації похибок в інерціальній системі навігації. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в висвітленні процесу використання алгоритмів машинного навчання для вирішення актуальних задач не використовуючи при цьому потужні обчислювальні рішення. Запропонований підхід дає змогу швидко опанувати процес навчання моделей з допомогою сучасних комплексних рішень. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 97 сторінок, в тому числі 70 сторінок основного тексту, 5 таблиць, 67 рисунків, 1 сторінка списку використаних джерел у кількості 6 найменувань, 9 додатків.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. Artificial intelligence is becoming increasingly closely integrated into everyday life. Consequently, a large number of processes can be automated, including those within radio engineering. The use of modern microcontrollers that support machine learning algorithms in processes that previously required complex electronic circuits allows for accelerated development, testing, and implementation of finished solutions. This, in turn, enhances the competitiveness of modern domestic products and solutions based on them. The method of work is to adjust the parameters of the object's motion using a machine learning training model Object of research – The process of determining the parameters of the object's motion based on inertial sensor data. Subject of research – Data preparation and machine learning algorithms for processing accelerometer signals with the purpose of predicting spatial movement and minimizing errors in the inertial navigation system. The practical value of the results obtained lies in demonstrating the process of applying machine learning algorithms to solve relevant tasks without relying on high-performance computing resources. The proposed approach facilitates the rapid mastery of the model training process using modern comprehensive solutions. Structure of the thesis. The thesis consists of an introduction, four chapters, and conclusions. The total volume of the thesis is 97 pages, including 70 pages of main text, 5 tables, 67 figures, a 1-page list of references containing 6 entries, and 9 appendices.
dc.format.extent97 c.
dc.identifier.citationТюрменко, Я. О. Система визначення параметрів руху за допомогою алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Тюрменко Ярослав Олександрович. – Київ, 2025. – 97 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77986
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectмікроконтролер
dc.subjectпараметри руху
dc.subjectзбір даних
dc.subjectобробка даних
dc.subjectфільтр Калмана
dc.subjectкласифікація даних
dc.subjectmachine learning
dc.subjectmicrocontroller
dc.subjectmotion parameters
dc.subjectdata collection
dc.subjectdata processing
dc.subjectKalman filter
dc.subject.udc004.85
dc.titleСистема визначення параметрів руху за допомогою алгоритмів машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tiurmenko_magistr.pdf
Розмір:
6.53 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (РЕ)
Магістерські роботи