Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Matyjewski, Marek" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
CAD models clustering with machine learning
Autorzy:
Machalica, Dawid
Matyjewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/139503.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
3D shape matching
3D shape retrieval
3D model recognition
3D shape
content-based retrieval
machine learning
dopasowanie kształtu 3D
pobieranie kształtu 3D
rozpoznawanie modeli 3D
kształt 3D
pobieranie oparte na treści
uczenie maszynowe
Opis:
Similarity assessment between 3D models is an important problem in many fields including medicine, biology and industry. As there is no direct method to compare 3D geometries, different model representations (shape signatures) are developed to enable shape description, indexing and clustering. Even though some of those descriptors proved to achieve high classification precision, their application is often limited. In this work, a different approach to similarity assessment of 3D CAD models was presented. Instead of focusing on one specific shape signature, 45 easy-to-extract shape signatures were considered simultaneously. The vector of those features constituted an input for 3 machine learning algorithms: the random forest classifier, the support vector classifier and the fully connected neural network. The usefulness of the proposed approach was evaluated with a dataset consisting of over 1600 CAD models belonging to 9 separate classes. Different values of hyperparameters, as well as neural network configurations, were considered. Retrieval accuracy exceeding 99% was achieved on the test dataset.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2019, LXVI, 2; 133-152
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Driver reliability and behavior study based on a car simulator station tests in ACC system scenarios
Analiza niezawodności i zachowania kierowcy z wykorzystaniem testów na symulatorze pojazdu osobowego w scenariuszach systemu ACC
Autorzy:
Papis, Mateusz
Jastrzębski, Dominik
Kopyt, Antoni
Matyjewski, Marek
Mirosław, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301570.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ADAS
ACC
volunteer tests
driver behavior
driver reliability
car simulator
NASA TLX
testy z ochotnikami
zachowanie kierowcy
niezawodność kierowcy
symulator pojazdu osobowego
Opis:
Nowadays Advanced Driver Assistant Systems (ADAS) are becoming more popular in car equipment. During ADAS development process it is necessary to prepare numerical models and perform simulation tests, so the systems could be safely implemented. However, because these systems are directly connected to a human – machine interface, volunteer tests on a car simulator are conducted. They are indispensable for testing the correct operation of the system, but above all for showing differences in the operation of the system and a driver in terms of human reliability. Presented research shows results of simulator tests in two cases: extra - urban and mixed scenarios. The tests were classic, tracking tasks in which the driver was required to keep a safe, predefined distance from the leading car. Consequently, the results of experiments were compared to results of the reference car performance, i.e. the car equipped with Adaptative Cruise Control system. It made possible to assess the driver reliability. Moreover, questionnaire tests (NASA TLX) were also applied to assess subjects’ workload. Finally, results of volunteers’ rides were compared to results of a simulation with use a driver model based on fuzzy logic. This model, in the future, may be used in development of a car simulator equipped with ADAS.
Obecnie zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) stają się coraz popularniejszym elementem wyposażenia samochodów. Z procesem ich rozwoju wiąże się konieczność przygotowania modeli numerycznych i przeprowadzenie testów symulacyjnych, aby zapewnić bezpieczne wdrożenie systemów. Z faktu ich bezpośredniego powiązania z interfejsem człowiek- maszyna wynika potrzeba prowadzenia testów na symulatorze z udziałem ochotników. Są one niezbędne do sprawdzenia poprawności działania danego systemu, ale przede wszystkim do wykazania różnic w działaniu systemu i kierowcy w kontekście niezawodności człowieka. Prezentowane badania pokazują wyniki testów symulatorowych w dwóch scenariuszach: pozamiejskim i mieszanym. Testy składały się z klasycznych zadań, w których kierowca musiał utrzymywać bezpieczną, z góry określoną odległość od wiodącego samochodu. W rezultacie wyniki eksperymentów porównano z osiągami samochodu referencyjnego, wyposażonego w tempomat adaptacyjny tzw. ACC (Adaptative Cruise Control). Umożliwiło to ocenę kierowcy pod kątem jego niezawodności. Ponadto do analizy obciążenia uczestników zastosowano również testy kwestionariuszowe NASA TLX. Ostatecznie wyniki przejazdów uczestników testów porównano także z wynikami symulacji przeprowadzonej z wykorzystaniem modelu wirtualnego kierowcy (zbudowanego z użyciem logiki rozmytej). Model ten w przyszłości będzie mógł być wykorzystany do opracowania i rozwoju symulatora samochodowego wyposażonego w ADAS.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 3; 511-521
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
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