Використання машинного навчання в автоматизованому будівництві. Частина 1. Модель системи навігації автономної будівельної машини з використанням машинного навчання

Abstract

Об’єкт роботи – процес навігації автономної будівельної машини. Предмет роботи – модель системи навігації автономної будівельної машини з використанням машинного навчання. Мета роботи – підвищення продуктивності та безпеки використання будівельної машини шляхом створення системи навігації. На підставі аналізу типів будівельних машин та їх робочих процесів як машину для керування обрано бульдозер. Для побудови моделі системи навігації бульдозера обрано напівконтрольоване навчання. Розроблено архітектуру системи навігації бульдозера, що складається з модулів збору даних, попередньої обробки даних, самонавчання, прогнозування та керування. Для визначення положення й орієнтації бульдозера обрано інерціальний датчик MPU-9250, а для визначення перешкод та відстані до них RGB-D камеру IntelRealSense D435. За основу архітектури нейронної мережі для системи навігації бульдозера обрано архітектуру PilotNet. Запропоновано структуру нейронної мережі, що складається з п’яти послідовних згорткових і трьох повнозв’язних шарів. Із застосуванням датасетуUdacitySelf-DrivingCarDataset проведено навчання запропонованої штучної нейронної мережі. На вхідмережа отримувала кадри з бортової камери, а на виході прогнозувала числове значення кута повороту будівельної машини. Проведена за стандартними метриками оцінка ефективності розробленої моделі показала високу узгодженість прогнозів із еталонними кутами повороту бульдозера, що підтверджують високу якість роботи розробленої моделі системи навігації.