Метод та засоби нейромережевого прогнозування просторових координат мобільної роботизованої платформи
Автор: Молодько Дмитро Вікторович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність теми полягає у зростаючій потребі підвищення точності та надійності навігації мобільних роботизованих платформ, що працюють у динамічних, зашумлених та непередбачуваних умовах. Класичні алгоритми планування та прогнозування не забезпечують необхідної точності у реальному середовищі, що зумовлює необхідність застосування інтелектуальних методів аналізу часових рядів та просторових даних. Нейромережеві підходи, зокрема моделі, побудовані на основі послідовних геометричних перетворень, дозволяють підвищити точність і швидкодію прогнозування координат, що є критично важливим для автономних мобільних роботів. Об’єкт дослідження – процеси збору, обробки та прогнозування просторових координат мобільної роботизованої платформи. Предмет дослідження – методи, алгоритми та програмні засоби нейромережевого прогнозування просторових координат мобільної роботизованої платформи з використанням моделі послідовних геометричних перетворень. Мета роботи – розроблення методу та програмних засобів нейромережевого прогнозування просторових координат мобільної роботизованої платформи, здатних забезпечити високу точність оцінювання майбутніх координат у режимі, наближеному до реального часу. Методи та інструменти дослідження: аналіз часових рядів; методи ортонормування та зменшення розмірності; нейроподібні моделі на основі послідовних геометричних перетворень; Python, бібліотеки NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow/Keras; засоби візуалізації та моделювання траєкторій; програмні інструменти для побудови та тестування моделей прогнозування. Результати та практичне значення: запропоновано та реалізовано метод прогнозування просторових координат на основі нейроподібної моделі, що використовує послідовні геометричні перетворення для виділення інформативних компонент сигналу. Розроблене програмне забезпечення забезпечує підвищену точність прогнозу, стійкість до шумів сенсорних вимірювань і можливість роботи на апаратних платформах з обмеженими ресурсами. Отримані результати можуть бути застосовані у навігаційних системах мобільних роботів, безпілотних наземних засобів та автономних транспортних платформ. Дана магістерська кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі обґрунтовано актуальність задачі, виконано аналіз предметної області, наведено системний аналіз та огляд методів прогнозування координат. Другий розділ присвячено розробленню структури, алгоритмів та математичного забезпечення нейромережевого прогнозування. У третьому розділі наведено архітектуру, програмну реалізацію та опис основних компонентів розробленої системи. Експериментальна частина подана у четвертому розділі, де представлено результати моделювання, оцінку точності прогнозування та аналіз ефективності запропонованого методу. Загальний обсяг роботи становить 94 сторінок, у тому числі 73 сторінки основного тексту. Робота містить 18 рисунків. Список використаних джерел налічує 30 найменувань. Ключові слова: нейронна мережа, часовий ряд, мобільна роботизована платформа, прогнозування координат, геометричні перетворення, інтелектуальні системи, моделювання руху.