title: Modelling manipulator motion and its control based on neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Быков Владимир Григорьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bykov Vladimir Grigorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Курлов Дмитрий Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kurlov Dmitrij Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ковачев Александр Светославович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kovacev Aleksandr Svetoslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062458
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32430
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Основная цель данной работы - построение математической модели движения и управления многозвенным манипулятором. Особенностью работы является использование данных с камеры при планировании траектории движения. В работе поднимается вопрос сравнения эффективности классических алгоритмов управления и алгоритмов, использующих нейронные сети. С помощью различных программных средств была визуализирована симуляция манипулятора. Было получено, что нейросетевые алгоритмы не дают ощутимого выигрыша в точности, но позволяют быстрее адаптироваться к новым траекториям.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The main purpose of the research  is to develop a mathematical model for describing motion and control of a multi-link manipulator. A special feature of the research the use of data from the camera when planning the trajectory of movement. The research raises the issue of comparing the efficiency of classical control algorithms and algorithms those use neural networks. With the help of various software tools, the simulation of the manipulator was visualized. It was found that neural network algorithms were not much better in accuracy compared to standard algorithms, but allowed to adapt faster to new trajectories.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: манипулятор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление движением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейроуправление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование движения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: manipulator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: motion control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neurocontrol
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: motion modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling manipulator motion and its control based on neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование движения манипулятора и управление, основанное на нейронных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kurlov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32430/1/VKR_Kurlov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,56 MB
resources.filename: reviewSV_otziv_Kurlov.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32430/2/reviewSV_otziv_Kurlov.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 33 kB