Випуск 101 Том 2

Постійне посилання зібранняhttps://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/15454

Переглянути

Перегляд Випуск 101 Том 2 за Ключові слова "10.30977/BUL.2219-5548.2023.101.2.129"

Або введіть перші символи:
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Thumbnail Image
    Документ
    Застосування GNSS-cистем для автоматизованого керування робочими процесами грейдерів із штучним інтелектом
    (Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2023) Єфименко, Олександр Володимирович; Плугіна, Тетяна Вікторівна; Єфименко, Андрій Олександрович; Кулай, Володимир Павлович; Yefymenko, Oleksandr; Pluhina, Tetiana; Yefymenko, Andrey; Kulai, Volodymyr
    GNSS (Global Navigation Satellite System) – це глобальна навігаційна система, яка використовує супутникові сигнали для визначення місця й часу в будь-якій точці світу. Одним із призначень GNSS є використання разом з елементами машинного навчання для керування грейдерами. Грейдери застосовуються для профілювання та вирівнювання поверхні ґрунту на будівельних майданчиках. Використання GNSS та машинного навчання дає змогу більш точно визначити місце розташування і висоту відвалу грейдера, що сприяє більш точної та ефективної роботи машини. GNSS може забезпечити високу точність вимірювань місцезнаходження грейдера, що допомагає оптимізувати процес роботи грейдера та мінімізувати витрати часу на профілювання та вирівнювання поверхні. За допомогою машинного навчання грейдер може автоматично аналізувати дані GNSS і приймати рішення про оптимальну траєкторію руху для досягнення потрібної точності та швидкості роботи. Застосування GNSS і машинного навчання підвищує ефективність роботи грейдера, що скорочує час і витрати на будівельні роботи. Також це може зменшити кількість помилок і підвищити якість роботи грейдера, що поліпшить кінцевий результат проєкту. У статті показано особливості інтелектуальних систем керування, що можуть бути використані для автоматизованого керування робочими процесами землерийних машин із використанням штучного інтелекту. Запропоновано реалізацію на мовах програмування, проаналізовано вплив ґрунтових умов на процес автоматизованої роботи, подано концепцію методики оцінювання та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень для інтелектуальної системи дорожньої машини.