Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  simulation environment
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The main goal of the article is to present the concept of using a simulation environment when designing an advanced fibre-optic seismometer (FOS) using a field-programmable gate array (FPGA) computing system. The first part of the article presents the advanced requirements regarding the FOS principle of operation, as well as the measurement method using a closed-loop operation. The closed-loop control algorithm is developed using the high-level language C++ and then it is synthesised into an FPGA. The following part of the article describes the simulation environment developed to test the operation of the control algorithm. The environment includes a model of components of the measurement system, delays, and distortions in the signal processing path, and some of the measurement system surroundings. The article ends with a comparison of simulation data with measurements. The obtained results are consistent and prove correctness of the methodology adopted by the authors.
PL
Zaprezentowano możliwości wykorzystania środowisk symulacji do projektowania węzłów internetu rzeczy. Najpierw scharakteryzowano problematykę budowy i zastosowania urządzeń internetu rzeczy oraz konstrukcji środowisk symulacyjnych. Następnie przedstawiono eksperyment badawczy projektowania węzła internetu rzeczy do pomiaru pyłu. Oceniono przydatność środowisk symulacyjnych do wspierania procesów projektowych.
EN
The article presents the possibilities of using simulation environments for designing Internet of Things nodes. At the beginning, the issues of the construction and use of Internet of Things devices and the construction of simulation environments were characterized. Next, a research experiment on designing the IoT node for dust measurement was presented. The work is summarized by the evaluation of the usefulness of simulation environments to support design processes.
EN
Driving simulators are tools widely used for research purposes. Research conducted with the use of driving simulators mainly concerns the influence of driver behaviour on traffic safety. There are few published studies on road infrastructure, concerning geometry design. Therefore, we see a great potential for traffic simulators application in that field. The problem of road designing in simulation environment seems to be solvable with the use of OpenDRIVE standard. The authors of this article are involved in the EYEVID project, which main goal is to apply effective methods for visibility studies in both: real and simulated traffic environments.
PL
Symulatory jazdy są powszechnie stosowanym narzędziem badawczym. Badania prowadzone z ich wykorzystaniem najczęściej dotyczą wpływu zachowania kierowcy na bezpieczeństwo ruchu drogowego. Nieliczne publikacje dotyczą infrastruktury drogowej, a w szczególności geometrii drogi. Autorzy niniejszej pracy dostrzegają wysoki potencjał symulatorów w tym zakresie. Problem projektowania drogi w środowisku symulacyjnym może być z powodzeniem rozwiązany za pomocą użycia standardu OpenDRIVE. Autorzy niniejszej pracy uczestniczą w projekcie EYEVID (NCBiR, PBS I), którego celem jest opracowanie efektywnych metod badania infrastruktury drogowej pod względem widoczności, zarówno w symulowanych jak i rzeczywistych warunkach ruchu.
PL
Symulatory jazdy od lat stanowią uznane narzędzia badawcze. Pozwalają na wykonywanie trudnych lub niebezpiecznych badań w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych, oraz zapewniają wysoką powtarzalność warunków eksperymentu. Pomimo dużej różnorodności dostępnych symulatorów i szerokiego wachlarza ich możliwości, naukowcy często muszą samodzielnie opracowywać środowiska symulacyjne odpowiadające ich potrzebom badawczym. Budowa własnego symulatora jazdy, lub adaptacja już istniejącego wymaga jednak rozważenia problemów jego implementacji. W ramach projektu EYEVID, który ma na celu przygotowanie narzędzi do oceny infrastruktury drogowej w aspekcie bezpieczeństwa ruchu drogowego (BRD), został zaplanowany moduł symulacyjny, pozwalający na przygotowanie odcinków dróg wraz z wizualizacją ich otoczenia, w środowisku symulacyjnym. Spełnienie założeń funkcjonalnych modułu wymagało jednak implementacji wyspecjalizowanego środowiska symulacyjnego. W poniższym artykule przedstawiono problemy implementacji środowiska symulacyjnego na już istniejącym symulatorze jazdy, jakie zostały zaobserwowane i rozwiązane w trakcie realizacji projektu EYEVID. W artykule zawarto również podstawowe informacje o samym projekcie i problemach badawczych dla rozwiązania których opracowane zostaje środowisko symulacyjne.
EN
Driving simulators are widely used and approved research tools. They allow to conduct difficult or even dangerous experiments in safe and fully controlled laboratory conditions, additionally providing high level of repeatability of the conditions. Despite high variety of simulators and their capabilities, available commercially, it is still common that scientists have to create their own virtual environments to meet their expectations and needs. Constructing own driving simulator or modifying a yet own one requires considering problems regarding its implementation. In EYEVID project, which aim is to create tools to assess road infrastructure in the aspect of road safety, it was assumed to deliver a module which will allow to create road sections with the visualization of their surrounding in the simulation environment. However, fulfilling the assumptions required implementation of specialized simulation environment. In the following paper we present problems with implementation of simulation environment on a yet owned driving simulator made in the EYEVID project. We also present basic information on the project and research problems which were to solve by modifying simulation environment.
EN
This article presents the use of a multi‐population distributed evolutionary algorithm for path planning in navigation situation. The algorithm used is with partially exchanged population and migration between independently evolving populations. In this paper a comparison between a multi‐population and a classic single‐population algorithm takes place. The impact on the ultimate solution has been researched. It was shown that using several independent populations leads to an improvement of the ultimate solution compared to a single population approach. The concept was checked against a problem of maritime collision avoidance.
PL
Niniejsza publikacja stanowi krótki przegląd dostępnych środowisk symulacji robotów mobilnych. 27 produktów dostępnych na rynku zostało porównanych w celu przedstawienia ich możliwości i przydatności w trakcie procesu projektowania i przy prototypowaniu. Przedstawiono koncepcję rozproszonego systemu symulacyjnego. Przedstawiono praktyczne problemy związane z symulacją 6-kołowego robota w środowisku Microsoft Robotics Developer Studio.
EN
The paper presents short survey of simulation environments designed to simulate mobile robots. 27 products from the market was evaluated and compared against theirs capabilities and usability in real design and prototyping tasks. The idea of distributed simulation environment was presented as well as practical issues during simulation of six wheeled robot using Microsoft Robotic Developer Studio.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.