Розроблення системи управління мобільною роботизованою платфор-мою на основі машинного навчання

Abstract

Об’єктом дослідження є процес функціонування та керування мо-більною роботизованою платформою в умовах невизначеного середовища з перешкодами. Предметом дослідження є методи, моделі та програ-мні засоби побудови системи керування мобільною платформою на основі згорткових нейронних мереж та навчання з підкріпленням. Метою роботи є розробка та дослідження системи управління мобільною роботизованою платформою на основі методів машинного нав-чання, що поєднує модуль технічного зору для розпізнавання об’єктів та модуль навчання з підкріпленням для автономної навігації. У роботі проведено аналіз мобільних роботизованих платформ та ме-тодів машинного навчання, розроблено модульну архітектуру сис-теми керування, натреновано детектор пішоходів на основі архітектури YOLOv11 та DQN-агента навігації у симуляційному середовищі Webots. Проведено експериментальні дослідження у детермінованому та рандомізованому середовищах. Детектор досяг метрики mAP@0.5 бли-зько 0,99, а агент навігації – стовідсоткової успішності доїздів у детермінованому середовищі без зіткнень. Отримані результати підт-верджують працездатність запропонованого гібридного підходу. Отримані результати роботи можна віднести до Цілі сталого розвитку 9 «Промисловість, інновації та інфраструктура», зокрема до пункту 9.4 «Розвиток високотехнологічного машинобудування».