https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=Simultaneous_Localization_And_Mapping 2026-06-06T15:44:30Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://www.wikicshse.ru/index.php?title=Simultaneous_Localization_And_Mapping&diff=675&oldid=prev 2018-11-07T19:16:38Z

<p>Новая страница: «{{Карточка_проекта |name=Simultaneous Localization And Mapping |mentor=Андрей Паринов |mentor_login={{URLENCODE:parinov|WIKI}} |semest…»</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Simultaneous Localization And Mapping<br /> |mentor=Андрей Паринов<br /> |mentor_login={{URLENCODE:parinov|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |number_of_students=1<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> <br /> <br /> ===Что это за проект?===<br /> ○ Проект ставит перед собой цель “научить” робота строить карту местности и понимать, где в этой карте назодится он и по какой траектории ему нужно идти, чтобы достичь своей цели. Это применимо в случаях, когда у робота нет доступа к уже готовой карте или таковой просто нет в природе (если он -- робот-пылесос в вашей квартире или исследует Марс). Он собирает данные откуда может и работает с ними, чтобы наиболее вероятно определить, какая вокруг обстановка и где находится он сам. Наша задача - разработать software для дрона, которому придется определять местоположение и строить модель окружаещей местности (карту). Для этого нужно понимать, какие данные ему следует собирать, потому что памяти на все возможные ракурсы, предметы и расстояния может не хватить. Мы попытаемся натаскать нейронную сеть на распознавание основных объектов, встречающихся дрону, и на основании таких данных проверим, как будет работать дрон с использованием алгоритмов, основанных на некоторых утверждениях теории вероятностей.<br /> ===Чему студент научится?===<br /> ○ Применению линейной алгебры и теории вероятностей в реальной жизни (узнает, как можно применить математическую модель для решения конкретной задачи), попрактикуется в работе с нейронными сетями и создании публикабельной статьи.<br /> ===Какие начальные требования?===<br /> ○ Навыки программирования на С++, познания в линейной алгебре, понимание основных принципов теории вероятностей, интерес к проблемам искусственного интеллекта<br /> ===Какие будут использоваться технологии?===<br /> ○ Метод МАР (maximum a posteriori) и все связанные с ним библиотеки в С++;<br /> ○ git;<br /> ○ любая ide;<br /> ○ google test.<br /> ===Темы вводных занятий===<br /> ○ SLAM - что это такое;<br /> ○ Метод МАР - как определить положение робота в пространстве по данным измерениям.<br /> ===Направления развития===<br /> ○ Обученные таким образом дроны могут играть важную роль в спасательных работах (обнаружение угрозы в туннелях метро или поиск<br /> �человека в завалах), для этого можно совершенствовать полученные алгоритмы под конкретную цель.<br /> ===Критерии оценки===<br /> ○ 4-5 -- проведён обзор существующих работ по теме, выбрано базовое решение с готовой реализацией и эталонные данные, проведено его экспериментальное исследование на эталонных данных.<br /> ○ 6-7 - проведён подробный анализ работы базового решения на эталонных данных, выявлены основные причины неустойчивости системы, предложены модификации для базового алгоритма<br /> ○ 8-10 - разработан и реализован алгоритм с хорошей устойчивостью (но этот пункт будет уточняться, так как исследования только ведутся, и наша идея может оказаться нерабочей, это тоже будет важный результат)<br /> <br /> ===Контакты===<br /> Андрей Паринов aparinov@hse.ru</div>

imported>Aapoludnitsin