Введение
ГЛАВА 1. Анализ области исследования 12
1.1. Актуальность темы 12
1.2. Рассмотрение объекта исследования 14
1.3. Анализ методов и средств управления мостовыми кранами 16
1.4. Анализ методов объемного машинного зрения и обхода препятствий 19
1.5. Анализ технологий оптической навигации 26
1.6. Нейронные сети и их применение в управлении 30
1.6.1. Модель нейрона 31
1.6.2. Архитектура нейронных сетей 33
1.6.3. Возможности нейронных сетей 35
1.6.4. Использование нейронных сетей для управления 36
1.7. Постановка задачи на исследование 42
ГЛАВА 2. Разработка метода объемного машинного зрения для управления электротехническими системами 43
2.1. Анализ требований к системе машинного зрения 44
2.2. Постановка задачи 45
2.3. Разработка метода объемного машинного зрения 46
2.3.1. Трехмерная модель представления груза 49
2.3.2. Методика калибровки камер 51
2.3.3. Методика построения маски объекта 55
2.3.4. Оценка методов поиска границ на изображении 59
2.3.5. Метод определения параметров груза 70
2.3.5.1. Детектор формы 71
2.3.5.2. Создание объемной модели и определение размеров объекта 75
2.4. Методика построения «карты наполнения склада» 76
2.4.1. Метод определения относительной высоты 77
2.4.2. Метод построения «карты высот» 78
2.5. Методика определения препятствий 79
2.6. Определение параметров аппаратного обеспечения ...81
2.7. Выводы поданной главе 84
ГЛАВА 3. Разработка системы оптической навигации .85
3.1. Анализ требований и постановка задачи 86
3.2. Оценка параметров требуемого аппаратного обеспечения 87
3.3. Разработка алгоритма оптической навигации 91
3.4. Разработка детектора положения с применением нейронных сетей 94
3.4.1. Разработка структуры нейронной сети 95
3.4.2. Настройка нейронной сети 97
3.4.3. Методика использования нейронной сети 102
3.5. Результаты экспериментов 104
3.6. Выводы по данной главе 108
ГЛАВА 4. Обеспечение точности перемещения мостового крана с использованием нейронного управления 110
4.1. Анализ задач управления 111
4.2. Разработка замкнутой системы управления 116
4.3. Синтез нейронной системы управления краном 119
4.3.1. Схема использования нейронной сети 119
4.3.2. Синтез нейросетевого компенсатора 121
4.3.3. Методика подготовки данных 125
4.3.4. Обучение нейронной сети 127
4.4. Разработка микропроцессорной системы управления 131
4.4.1. Разработка структурной схемы 131
4.4.2. Разработка схемы электрической принципиальной 134
4.4.3. Разработка алгоритмической части 136
4.5. Результаты численного эксперимента 138
4.6. Оценка полученных результатов 152
4.7. Выводы по данной главе 155
Заключение 43
Библиографический список использованной литературы 163
Приложение. Копии актов о внедрении 176
