Исследование оптимальных конфигураций аппаратной и программной платформы мобильной робототехнической системы для решения задач перемещения в условиях неопределенности
Автор: Смоляков М.В., Фролов А.И., Волков В.Н.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 1-3 (29), 2019 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена исследованию аппаратных и программных систем для применения в мобильных робототехнических комплексов. С их помощью можно успешно решать задачи компьютерного зрения; прогнозирования, распознавания образов и т. п. Одна из проблем построения систем, с использованием данных технологий - это большие вычислительные затраты, поэтому для построения мобильных робототехнических комплексов следует выбрать оптимальные аппаратные и программные платформы. В данной работе исследованы наиболее перспективные и оптимальные данные платформы. С их помощью можно гибко разрабатывать программное обеспечение и внедрять их во встраемываемые аппаратные решения.
Встраеваемые системы, нейронные сети, машинное обучение, распознавание образов
Короткий адрес: https://sciup.org/140284962
IDR: 140284962
Studying the optimal configurations of the hardware and program platform of the mobile robotic system for solving movement tasks in uncertainty conditions
The article is devoted to the study of hardware and software systems for use in mobile robotic systems. With their help, you can successfully solve problems of computer vision; prediction, pattern recognition, etc. One of the problems of building systems using these technologies is a large computational cost, therefore, to build mobile robotic complexes, you should choose optimized hardware and software platforms. In this paper, the most promising and optimal data platform. With their help, you can flexibly develop software and embed them in embeddable hardware solutions.
Список литературы Исследование оптимальных конфигураций аппаратной и программной платформы мобильной робототехнической системы для решения задач перемещения в условиях неопределенности
- Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976.
- Юревич Е. И. Основы робототехники. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 416 с.
- Jie Tang, Yong Ren: "Real-Time Robot Localization, Vision, and Speech Recognition on Nvidia Jetson TX1", 2017; [http://arxiv.org/abs/1705.10945 arXiv:1705.10945].
- Sharan Chetlur, Cliff Woolley, Philippe Vandermersch, Jonathan Cohen, John Tran, Bryan Catanzaro: "cuDNN: Efficient Primitives for Deep Learning", 2014; [http://arxiv.org/abs/1410.0759 arXiv:1410.0759].
