Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: navigation algorithm

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Alternative for Kalman Filter – Two Dimension Self-learning Filter with Memory

100%

Fellner A. , Banaszek K. , Trominski P.

2010

tom Vol. 4, no. 4

429--431

We propose new solution for idea Prof. Vanicek and Prof. Inzinga. This filter relies basically on the information contained in measurements on the vehicle: position fixes, velocities and their error statistics.

Intelligent walking minirobot operating autonomously in unknown environment

84%

Moczulski G. , Adamczyk M. , Bąchór G.

tom Vol. 45, nr 8-9

44-46

The paper deals with design and development of a miniaturized walking robot capable of operating autonomously in an unknown environment. The robot is equipped with an electronic controller with sensors. It can sense obstacles and react in a suitable way. The main problem concerned selection of a navigation algorithm. An advanced simulator was built to enable us to develop and compare several navigation algorithms. The optimal method for the given environment type was implemented to the real robot to cope with problems to be solved during autonomous operation in an unknown environment.

W referacie przedstawiono projekt i przebieg prac dotyczących miniaturowego robota kroczącego zdolnego do autonomicznego działania w nieznanym środowisku. Robot posiada elektroniczny układ sterujący współpracujący z układem czujników. Może on wykrywać przeszkody i reagować w odpowiedni sposób. Podstawowy problem dotyczył wyboru algorytmu nawigacji. Opracowano zaawansowany symulator, który umożliwił opracowanie i porównanie różnych algorytmów nawigacji. Metoda optymalna dla danego typu środowiska została następnie zastosowana w rzeczywistym robocie, aby umożliwić mu radzenie sobie z realnymi problemami, które są do rozwiązania podczas autonomicznego działania robota w nieznanym środowisku.