Neuronové sítě v inerciálních navigačních systémech

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. (předseda) doc. Dr. Ing. Pavel Horský (člen) prof. Ing. Jana Tučková, CSc. (člen) prof. Dr. Ing. Zbyněk Raida (člen) prof. Ing. Pavol Galajda, CSc. (člen) doc. Ing. Ján Ochodnický, Ph.D. - oponent (člen) doc. Ing. Jiří Masopust, CSc. - oponent (člen)cs
but.defencePráce Ing. Lenky Tejmlové se zabývá problematikou inerciálních navigačních systémů s využitím neuronových sítí. Dizertační práce splňuje v důležitých aspektech stanovené cíle, přináší nové poznatky a metody jako je například metoda zpřesnění inerciálních systémů pro určení polohy. Jádro práce bylo publikováno na minimální přijatelné úrovni. Doktorandka prokázala dobré teoretické znalosti, které dovede úspěšně aplikovat v praxi. Komise se jednomyslně usnesla na závěru, že Ing. Lenka Tejmlová splňuje podmínky k udělení akademického titulu doktor.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programElektrotechnika a komunikační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorŠebesta, Jiříen
dc.contributor.authorTejmlová, Lenkaen
dc.contributor.refereeOchodnický,, Jánen
dc.contributor.refereeMasopust, Jiříen
dc.date.accessioned2019-06-14T11:03:23Z
dc.date.available2019-06-14T11:03:23Z
dc.date.created2018cs
dc.description.abstractDisertační práce je zaměřena na oblast inerciálních navigačních systémů a systémů, které pro odhad polohy používají pouze výpočty. Důležitým faktem v dané problematice je vysoká nepřesnost určení polohy při střednědobém a dlouhodobém využívání takového systému díky kumulativní chybě za předpokladu, že inerciální systém není podpořen žádným dalším přídavným systémem. V disertační práci jsou uvedeny možné přístupy k této problematice a návrh na zvýšení přesnosti určování polohy pouze na základě inerciálních senzorů. Základem inerciální měřicí jednotky je systém s 9 stupni volnosti, který umožňuje snímat celkové zrychlení, rychlost rotace a sílu magnetického pole, jednotlivě ve třech osách. Klíčovou myšlenkou je zařazení umělých neuronových sítí do navigačního systému tak, že jsou schopny rozpoznat charakteristické rysy pohybů, a tím zvýšit přesnost určení polohy. Popis navrhovaných metod zahrnuje analytický postup jejich vývoje a tam, kde je to možné, i analytické hodnocení jejich chování. Neuronové sítě jsou navrhovány v prostředí MATLABTM a jsou používány k určení stavu inerciální jednotky. Díky implementaci neuronových sítí lze určit pozici jednotky s řádově vyšší přesností. Aby byl inerciální polohovací systém s možností využití neuronových sítí demonstrativní, byla vyvinuta aplikace v prostředí Qt. Navržený systém a neuronové sítě byly použity při vyhodnocování reálných dat měřených senzory.en
dc.description.abstractThe dissertation is focused on inertial navigation systems and dead reckoning positioning. The issue in the problematics is that the dead reckoning systems and inertial navigation systems are inaccurate for medium-term and long-term application due to cumulative errors, assuming that the positioning is not supported by another external system. The dissertation shows possible approaches to the issue of more accurate positioning system based only on the inertial sensors. Basically we are talking about 9-DOF inertial measurement unit that allows sensing the global acceleration, rotation rate and magnetic field strength in three particular axes. The new approach brings artificial neural networks into data processing, where proper neural network is able to recognize the character of motion leading to improvement in positioning. The description of the proposed method includes an analytical procedure of its development and, if possible, the analytical performance assessment. Proposed artificial neural networks are modelled in MATLABTM and they are used for the determination of the state of the inertial unit. Due to this determination, the position of the inertial measurement unit is evaluated with higher accuracy. An application using Qt framework was developed to create an evaluation system with user interface for standard inertial measurement unit. The designed system based on artificial neural networks was verified by experiments using real sensor data.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationTEJMLOVÁ, L. Neuronové sítě v inerciálních navigačních systémech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.cs
dc.identifier.other108243cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/70273
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectIMUen
dc.subjectINSen
dc.subjectDRen
dc.subjectinerciální polohovací systémen
dc.subjectumělá neuronová síťen
dc.subjectArduino UNOen
dc.subjectX-NUCLEO-IKS01A1en
dc.subjectMATLABTMen
dc.subjectQt.en
dc.subjectIMUcs
dc.subjectINScs
dc.subjectDRcs
dc.subjectinertial positioningcs
dc.subjectdead reckoningcs
dc.subjectartificial neural networkcs
dc.subjectArduino UNOcs
dc.subjectX-NUCLEO-IKS01A1cs
dc.subjectMATLABTMcs
dc.subjectQt.cs
dc.titleNeuronové sítě v inerciálních navigačních systémechen
dc.title.alternativeNeural Networks in Inertial Navigation Systemscs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2018-09-25cs
dcterms.modified2018-10-02-09:18:05cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid108243en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.23 01:05:08en
sync.item.modts2021.11.22 23:49:44en
thesis.disciplineElektronika a sdělovací technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektronikycs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 6
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
9.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.98 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
2.37 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Posudok_PhD_thesis_Tejmlova_2018_doc. Ochodnicky.pdf
Size:
244.52 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Posudok_PhD_thesis_Tejmlova_2018_doc. Ochodnicky.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Tejmlova DP _ posudek doc. Masopust.pdf
Size:
432.99 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Tejmlova DP _ posudek doc. Masopust.pdf
Download
Collections
2018