Особливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікатором

Abstract

Застосування GNSS і систем інтелектуального керування робочими процесами землерийних машин дає змогу більш точно визначити місце розташування й висоту робочого органа, що сприяє більш ефективній роботі бульдозера. GNSS може забезпечити високу точність вимірювань розташування бульдозера, що допомагає оптимізувати процес роботи й мінімізувати витрати часу на профілювання та вирівнювання поверхні. За допомогою машинного навчання бульдозер може автоматично аналізувати дані GNSS і приймати рішення про оптимальну траєкторію руху для досягнення потрібної точності та швидкості роботи, це підвищує ефективність дії машини, завдяки чому скорочуються терміни і вартість будівельних робіт. У статті розглянуто алгоритми й програмні коди, що можуть бути застосовані для автоматизованого керування робочими процесами землерийних машин із використанням штучного інтелекту. Запропоновано конкретну реалізацію мовами програмування Python та TensorFlow, проаналізовано основні алгоритми й показано необхідність врахування параметрів робочого процесу на машинне навчання.