Дослідження та реалізація алгоритмів позиціонування мобільних роботизованих систем в приміщенні
Автор: Голованчук Данило Ігорович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Голованчук Д.І., Белей О.І. Дослідження та реалізація алгоритмів позиціонування мобільних роботизованих систем в приміщенні. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025 р. Розширена анотація Інформація про місцезнаходження використовується не лише для вирішення складних наукових та промислових проблем, але й у повсякденному житті. Вона допомагає людям орієнтуватися, знаходити цікаві місця та планувати маршрути. Для географів зв’язок між об’єктом дослідження та його просторово-часовим розташуванням має вирішальне значення. Координовані дані складають основу просторового моделювання в геоінформаційних системах (ГІС) та використовуються для індексації даних у пошукових системах. Протягом тисячоліть було розроблено багато методів та технологій позиціонування. Однак поява Глобальної навігаційної супутникової системи (ГНСС) зробила революцію в позиціонуванні. Глобальне покриття, висока точність та швидкість супутникового позиціонування зробили це можливим. Сьогодні, з розширенням ринку мобільних пристроїв, застосування технології ГНСС стає все більш поширеним. Поширення портативних приймачів у смартфонах не лише сприяло широкому використанню послуг на основі місцезнаходження (ЛГС), але й породило численні похідні технології: феномен «краудсорсингу» відкрив нові можливості для картографії. Хоча геодезичні супутники покривають всю поверхню Землі, приймачі ГНСС не є повсюдними. Застосування технології позиціонування в приміщеннях обмежене, оскільки сигнали послаблюються при проходженні крізь ґрунт, стіни, воду та інші перешкоди. Хоча методи позиціонування на основі ретрансляторів супутникового сигналу існують, їхня висока вартість та відносно низька точність роблять їх неідеальними. Тому пошук відповідних альтернатив для використання в приміщеннях має першорядне значення. Приміщення зазвичай закриті. Люди проводять більшу частину свого часу в приміщенні, що робить системи позиціонування критично важливими. Такі системи можуть використовуватися для традиційних завдань, таких як навігація, картографування, поширення екологічної інформації та реклама, а також для поширених застосувань, таких як безпека будівель, реагування на надзвичайні ситуації та дистанційне керування роботизованими системами. Наразі не існує універсального методу позиціонування в приміщеннях, подібного до Глобальної навігаційної супутникової системи (ГНСС). Натомість розробляється багато різних систем, і вибір конкретної системи часто залежить від просторової структури, мети позиціонування та необхідної точності. Ранжування існуючих методів в першу чергу базується на вартості впровадження, яка часто відіграє вирішальну роль. Це призводить до великої кількості невирішених питань у сфері позиціонування. Об’єктом дослідження є алгоритми попередньої обробки зображень, що використовуються для виявлення об’єктів та модифікації параметрів за допомогою телевізійної вимірювальної системи. Предметом дослідження є аналіз телевізійної вимірювальної системи на основі алгоритмів цифрової обробки зображень для створення системи позиціонування в приміщенні. Метою даної роботи є розробка алгоритму позиціонування в приміщенні, який використовує монокулярну телевізійну систему для обробки цифрових телевізійних зображень через кольорові маяки в умовах неоднорідного фону та змінного освітлення. Методи дослідження включають сучасні засоби цифрової обробки зображень, машинний зір, розпізнавання зображень, телевізійні вимірювання, математичний аналіз та математична статистика. Для практичного застосування алгоритму використовувалися сучасні числові методи та мови програмування Matlab та C++. У цій роботі пропонується алгоритм позиціонування телебачення в приміщенні на основі перспективної проекційної моделі, який досягає точності позиціонування 2,8 ± 0,6 мм. Ця точність порівнянна з точністю лазерних та інфрачервоних опорних маяків, водночас значно скорочуючи час впровадження та матеріальні витрати. Алгоритм розпізнавання маяків було вдосконалено для мінімізації впливу умов низької освітленості та нерівномірного кольору фону. Для насичення HSV визначено такі параметри фільтрації: кривина S-кривої k = 0,3; зсув порогу S- кривої = 30; для яскравості HSV k = 0,1; зсув = 50; для відтінку дисперсія була визначена як D = 10. Для розпізнавання маяків визначено такі параметри: поріг для різниці довжин векторів маяків 10% та максимальний кут між векторами 7°. Результати показують, що шум впливає на систему позиціонування на рівні 16,6 ± 0,1 дБ. Ключові слова – позиціонування, мобільні, роботизовані системи, маяк, трафік, розпізнавання, цифрова обробка, математичний аналіз. Список використаних джерел. 1. Belej O., Kolesnyk K., Polotai O. (2021) Application of Neural Networks in Intrusion Monitoring Systems for Wireless Sensor Networks. In: Shakhovska N., Medykovskyy M.O. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1293. Springer, Cham. 2. O. Belej, N. Nestor, and O. Polotai, "Developing a Local Positioning Algorithm Based on the Identification of Objects in a Wi-Fi Network of the Mall," 2019 IEEE XVth International Conference on the Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), Polyana, Ukraine, 2019, pp. 32-36. 3. Белей О.І., Сватюк О.Р., Сватюк Д.Р. Застосування згорткових нейронних мереж для безпеки розпізнавання об’єктів у відеопотоці, Кібербезпека: освіта, наука, техніка, vol 4, no 8, pp 97-112, 2020. 4. Джусь О. П., Лобур М. В., Голованчук Д. І., Белей О. І. Удосконалення системи позиціювання роботизованих пристроїв на основі алгоритму кольорових маяків // Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. – 2025. – Вип. 7, No 2. – С. 14–29.