Публікація:
Адаптивна система керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання

dc.contributor.authorНауменко, І. В.
dc.date.accessioned2025-08-05T10:52:21Z
dc.date.available2025-08-05T10:52:21Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – процеси керування роботизованим маніпулятором з використанням технологій штучного інтелекту для виконання завдань у динамічному середовищі. Предмет дослідження – методи та алгоритми адаптивного керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання з використанням візуальної інформації, кінематичних даних та текстових інструкцій. Мета роботи – дослідження та розробка системи адаптивного керування роботизованим маніпулятором, яка здатна інтерпретувати природномовні інструкції, аналізувати дані з камер та датчиків положення суглобів для автономного виконання поставлених завдань без необхідності експліцитному програмуванні послідовності дій. Методи дослідження – системний аналіз, імітаційне моделювання робототехнічних систем, глибоке навчання з підкріпленням, комп'ютерний зір, обробка природної мови, мультимодальні нейронні мережі, експериментальна перевірка алгоритмів у симуляційному середовищі з використанням фреймворку MuJoCo
dc.identifier.citationНауменко І. В. Адаптивна система керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / І. В. Науменко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 91 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32348
dc.language.isouk
dc.subjectадаптивне керування
dc.subjectсистема контролю рухів
dc.subjectмультимодальне навчання
dc.subjectнавчання з підкріпленням
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectроботизований маніпулятор
dc.subjectсимуляційне моделювання
dc.titleАдаптивна система керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_ShI_Naumenko_IV.pdf
Розмір:
1.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: