| Popis: |
Магістерська дисертація на тему «Система управління рухомою платформою на базі .NET Core і Angular» містить 115 аркушів пояснювальної записки, 47 таблиць, 40 рисунки, 10 додатків та 31 посилань на використані джерела. Актуальність теми: полягає у потребі розробки рухомих автоматизованих і автоматичних платформ. Розроблена система дозволяє отримати прототип рухомого наземного пристрою, що надає можливість людині працювати у несприятливих умовах, а саме: робота на глибині, де вміст кисню в повітрі є мінімальним; робота в умовах підвищеного радіаційного фону, хімічного забруднення; проведення рятувальних операцій, а також для мінімізації людських контактів під час пандемії. Мета роботи: покращення показників надійності рухомої платформи шляхом визначення потрібної кількості каналів зв’язку. Об’єкт дослідження: рухома платформа. Предмет дослідження: система управління рухомою платформою на базі .NET Core і Angular. Методи дослідження: математичне моделювання з використанням марковських процесів і трансферне навчання нейронної мережі для класифікації зображень. У магістерській дисертації виконано порівняльний аналіз існуючих рішень щодо наземних рухомих платформ і запропоновано новий програмно-апаратний продукт. Досліджено надійність системи управління розробленої рухомої платформи. Проаналізовано надійність каналів зв’язку, проведено моделювання з використанням марковських процесів, визначено точність вимірювань нейронної мережі. Master’s dissertation on the topic “Movable platform control system based on .NET Core and Angular” contains 115 pages of explanatory note, 47 tables, 40 figures, 10 appendices and 31 references to used information sources. Relevance of the topic: lies in the need to develop movable automated and automatic platforms. The developed system allows to obtain a prototype of a movable ground device that allows a person to work in adverse conditions, namely: work at depth, where the oxygen content in the air is minimal; work in the conditions of the increased radiation background, chemical pollution; rescue operations, as well as to minimize human contact during a pandemic. Objective: to improve the reliability of the movable platform by determining the required number of communication channels. Object of research: movable platform. Subject of research: movable platform control system based on .NET Core and Angular. Research methods: mathematical modeling using Markov processes, transfer training of a neural network for image classification. A comparative analysis of existing solutions for ground-based movable platforms performs in the master's dissertation. A new software and hardware product is proposed. The reliability of the control system of the developed movable platform is investigated. The reliability of communication channels is analyzed, the reliability of failures and recovery is modeled using Markov processes and the accuracy of neural network measurements is determined. |
