Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Czejdo, B." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Cooperation of multiple autonomous robots and analysis of their swarm behawior
    Współpraca roju autonomicznych robotów i analiza ich zbiorowych zachowań
    Autorzy:
    Czejdo, B.
    Daszczuk, W. B.
    Grabski, W.
    Bhattacharya, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/316981.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    autonomous robots
    behavior verification
    model checking
    integrated model of distributed systems
    deadlock
    termination
    autonomiczne roboty
    weryfikacja zachowań
    weryfikacja modelowa
    zintegrowany model systemów rozproszonych
    zakleszczenie
    terminacja
    Opis:
    In this paper, we extended previous studies of cooperating autonomous robots to include situations when environmental changes and changes in the number of robots in the swarm can affect the efficiency to execute tasks assigned to the swarm of robots. We have presented a novel approach based on partition of the robot behavior. The sub-diagrams describing sub-routs allowed us to model advanced interactions between autonomous robots using limited number of state combinations avoiding combinatorial explosion of reachability. We identified the systems for which we can ensure the correctness of robots interactions. New techniques were presented to verify and analyze combined robots’ behavior. The partitioned diagrams allowed us to model advanced interactions between autonomous robots and detect irregularities such as deadlocks, lack of termination etc. The techniques were presented to verify and analyze combined robots’ behavior using model checking approach. The described system, Dedan verifier, is still under development. In the near future, timed and probabilistic verification are planned.
    W artykule opisano kontynuację wcześniejszych badań dotyczących współpracy autonomicznych robotów wewnątrz budynku. Obejmują one obejmują sytuacje, w których zmiany środowiska i zmiana liczby robotów w roju mogą poprawić lub pogorszyć efektywność wykonywania zadań przypisanych do roju robotów. Zaprezentowaliśmy nowatorskie podejście z wykorzystaniem dzielenia zachowań robota na zachowania składowe. Poddiagramy opisujące kładowe podmarszruty pozwoliły nam modelować zaawansowane interakcje między autonomicznymi robotami w oparciu o ograniczoną liczbę kombinacji zachowań, unikając eksplozji kombinatorycznej przestrzeni osiągalności. Opisano systemy, dla których możemy zapewnić poprawność interakcji robotów i zaprezentowano techniki weryfikacji i analizy zachowań połączonych robotów. Diagramy podzielone na partycje pozwoliły nam modelować zaawansowane interakcje pomiędzy autonomicznymi robotami i wykrywać nieprawidłowości, takie jak zakleszczenia, brak terminacji itp. Przedstawiono techniki weryfikacji i analizy złożonych zachowań robotów za pomocą techniki weryfikacji modelowej. Opisany system weryfikacji, Dedan, jest wciąż rozwijany. W niedalekiej przyszłości planowana jest weryfikacja z czasem rzeczywistym i probabilistyczna.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2018, 19, 12; 872-879
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Improving resilience of autonomous moving platforms by real-time analysis of their cooperation
    Poprawa bezpieczeństwa autonomicznych platform mobilnych drogą analizy ich współpracy w czasie rzeczywistym
    Autorzy:
    Czejdo, B.
    Bhattacharya, S.
    Baszun, M.
    Daszczuk, W. B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/316013.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    Autonomous Moving Platforms
    safety
    Dedan verifier system
    autonomiczne platformy mobilne
    bezpieczeństwo
    system weryfikacyjny Dedan
    Opis:
    Environmental changes, failures, collisions or even terrorist attacks can cause serious malfunctions of the delivery systems. We have presented a novel approach improving resilience of Autonomous Moving Platforms AMPs. The approach is based on multi-level state diagrams describing environmental trigger specifications, movement actions and synchronization primitives. The upper level diagrams allowed us to model advanced interactions between autonomous AMPs and detect irregularities such as deadlocks live-locks etc. The techniques were presented to verify and analyze combined AMPs’ behaviors using model checking technique. The described system, Dedan verifier, is still under development. In the near future, a graphical form of verified system representation is planned.
    Zmiany w otoczeniu, awarie, kolizje czy nawet ataki terrorystyczne mogą spowodować poważne awarie w systemach transportowych. W artykule zaprezentowaliśmy nowe podejście do poprawy odporności autonomicznych platform mobilnych (AMPs). Podejście to opiera się na specyfikacji przy pomocy wielopoziomowych diagramach stanów, opisujących wpływ otoczenia, podejmowane akcje komunikacyjne i prymitywy synchronizacyjne. Schematy na górnym poziomie pozwoliły modelować zaawansowane interakcje między autonomicznymi pojazdami i wykrywać nieprawidłowości, takie jak zakleszczenia, częściowe zakleszczenia itp. Zaprezentowano techniki zastosowane w celu weryfikacji i analizy łącznego zachowania pojazdów techniką weryfikacji modelowej. Opisany system weryfikacyjny Dedan jest wciąż w fazie rozwoju. W niedalekiej przyszłości planowana jest graficzna forma reprezentacji weryfikowanego systemu.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 6; 1294-1301
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using Machine Learning to Enhance Vehicles Traffic in ATN (PRT) Systems
    Zastosowanie Uczenia Maszynowego (Machine Learning) do poprawy jakości działania zautomatyzowanych sieci transportowych (Automatic Transit Network-PRT)
    Autorzy:
    Czejdo, B.
    Daszczuk, W. B.
    Baszun, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/313805.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    machine learning
    transport system
    optimization of transport systems
    transport planning
    uczenie maszynowe
    system transportowy
    optymalizacja systemu transportowego
    planowanie przewozów
    organizacja przejazdów
    Opis:
    This paper discusses new techniques to enhance Automated Transit Networks (ATN, previously called Personal Rapid Transit - PRT) based on Artificial Intelligence tools. The main direction is improvement of the cooperation of autonomous modules that use negotiation protocols, following the IoT paradigm. One of the goals is to increase ATN system throughput by tuning up autonomous vehicles cooperation. Machine learning (ML) was used to improve algorithms designed by human programmers. We used “existing controls” corresponding to near-optimal solutions and built refinement models to more accurately relate a system’s dynamics to its performance. A mechanism that mostly influences ATN performance is Empty Vehicle Management (EVM). The algorithms designed by human programmers was used: calls to empty vehicles for waiting passengers and balancing based on reallocation of empty vehicles to achieve better regularity of their settlement. In this paper we discuss how we can improve these algorithms (and tune them to current conditions) by using ML to tailor individual behavioral policies. Using ML techniques was possible because our algorithm is based on a set of parameters. A number of weights and thresholds could be tuned up to give better decisions on moving empty vehicles across the track.
    W artykule omówiono nowe techniki usprawniania zautomatyzowanych sieci transportowych (ATN, wcześniej nazywanych Personal Rapid Transit - PRT), opartych na narzędziach sztucznej inteligencji. Głównym kierunkiem jest poprawa współpracy autonomicznych modułów, które używają protokołów negocjacyjnych w paradygmacie IoT. Jednym z celów jest zwiększenie przepustowości systemu transportowego poprzez dostrajanie współpracy autonomicznych pojazdów. Uczenie maszynowe (ML) jest wykorzystywane do poprawy algorytmów opracowanych przez programistów. Użyliśmy "istniejącego sterowania", odpowiadającego suboptymalnym rozwiązaniom, i skonstruowaliśmy modele dostrajania, aby dokładniej odnieść dynamikę systemu do jego wydajności. Mechanizm, który wpływa głównie na wydajność ATN to Zarządzanie Pustymi Pojazdami (Empty Vehicle Management - EVM). Wykorzystano algorytmy opracowane przez programistów: wzywanie pustych pojazdów dla oczekujących pasażerów i równoważenie w oparciu o realokację pustych pojazdów w celu osiągnięcia lepszej regularności ich rozmieszczenia. W tym artykule omówimy, jak można poprawić te algorytmy (i dostroić je do aktualnych warunków), używając ML do dostosowania indywidualnych zasad behawioralnych. Wykorzystanie technik ML było możliwe, ponieważ nasz algorytm oparty jest na zbiorze parametrów. Zestaw współczynników i progów może zostać dostrojony do podejmowania lepszych decyzji o planowaniu ruchu pustych pojazdów na torze.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 12; 1484-1489, CD
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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