Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Tomanek, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The rapid control prototyping platform for inspection robots
Platforma do szybkiego prototypowania układów sterowania robotów inspekcyjnych
Autorzy:
Adamczyk, M.
Przystałka, P.
Tomanek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257104.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
szybkie prototypowanie
układ sterowania
robot inspekcyjny
system wbudowany
MicrosoftŽ Robotics Studio
Visual Programming Language
rapid control prototyping
inspection robot
embedded system
Opis:
The scope of this paper focuses on the hardware/software platform that can be applied for rapid control prototyping of such mechatronic systems as mobile robots. Putting together the PC/104 technology, low-cost data acquisition module and MicrosoftŽ Robotics Studio (MRS), the authors have obtained the rapid control prototyping platform that is easy and relatively inexpensive to adapt for developing inspection mobile vehicles. The first objective of this paper is to present a framework for rapid control prototyping of behaviour-based systems in the case of inspection robots. The hardware/software architecture presented here is implemented on the AMIGO robot. This robot is employed for the visual inspection of ventilation ducts. The robot is able to operate in several modes including manual, autonomous, and training.
W artykule zaprezentowano sprzętową i programową platformę, która może byś stosowana do szybkiego prototypowania takich układów mechatronicznych, jak roboty mobilne. Połączenie technologii PC/104 oraz tanich modułów akwizycji danych, jak również środowiska MicrosoftŽ Robotics Studio umożliwiło uzyskanie środka ułatwiającego szybką adaptację i rozbudowę robotów. Głównym celem artykułu jest prezentacja narzędzi do szybkiego prototypowania systemów sterowania robotów mobilnych opartych na zachowaniach. Prezentowana architektura jest zaimplementowana na robocie AMIGO. Robot ten służy do wizualnej inspekcji kanałów wentylacyjnych. Robot działa w następujących trybach: ręcznym, autonomicznym i treningowym.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 3; 77-84
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of structure of neural models using distributed computing environment
Optymalizacja struktury modeli neuronowych z zastosowaniem rozproszonego środowiska obliczeniowego
Autorzy:
Tomanek, A.
Przystałka, P.
Adamczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327638.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
rozproszone obliczenia
klastery typu ad-hoc
sztuczna sieć neuronowa
modelowanie heurystyczne
optymalizacja struktury sieci neuronowej
distributed computing
ad-hoc computing clusters
artificial neural network
heuristic modelling
optimizing neural network architecture
Opis:
The main aim of this paper was to identify the optimal structures of considered neural models using the distributed computing environment. In this paper distributed optimizing of feed-forward neural network architectures for given problems is presented. The computing environment is composed of a few important packages and modules and has been created by the authors in order to aid developing some soft computing methods [4], where a lot of calculations are needed. At the beginning the authors decided to adapt a simple systematic-search algorithm that searches through every possible combination of network structures. Since this class of algorithms requires large amount of computation the distributed computing system was employed.
Głównym celem przeprowadzonych badań było zidentyfikowania optymalnej struktury rozpatrywanych modeli neuronowych z zastosowaniem środowiska do obliczeń rozproszonych. W artykule zaprezentowano zastosowanie systemu do rozproszonej optymalizacji struktury sztucznej sieci neuronowej typu perceptron wielowarstwowy dla zadanego problemu. Prezentowane środowisko obliczeniowe jest złożone z kilku pakietów oraz modułów i zostało utworzone przez autorów w celu wspomagania rozwoju metodologii modelowania heurystycznego [4], gdzie niezbędnych jest wiele obliczeń. W początkowym stadium rozwoju oprogramowania autorzy zastosowali prosty algorytm przeszukiwania systematycznego każdej możliwej kombinacji struktury sieci. Ponieważ tego typu algorytmy z reguły wymagają dużych mocy obliczeniowych, postanowiono wykorzystać system omawiany w niniejszym artykule.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 4(40); 15-18
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies