|
|
Řízení BLDC motoru v oblasti nízkých otáček
Kozáček, Peter ; Pohl, Lukáš (oponent) ; Veselý, Libor (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá riešením problematiky získavania hodnôt otáčok a elektrického uhlu z informácii Hallových sond s potrebným rozlíšením pre riadenia BLDC motora. Konkrétne sa jedná o oblasť riadenia v nízkych otáčkach. Väčšina motorov využíva Hallove sondy na zisťovania rýchlosti a polohy motora. Pri nízkych otáčkach nastáva situácia, kedy nevieme určiť polohu rotora s požadovaným(dostatočným) rozlíšením, tým pádom vzniká zvlnenie pri riadení (pulzácia momentu). Úlohou je navrhnúť a z zhodnotiť možnosti algoritmu pre riadenia a získania hodnoty otáčok a polohy rotora s požadovanou presnosťou.
|
|
|
Zpracování GPS záznamů
Jaška, Roman ; Pavelková, Alena (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Cieľmi tejto práce boli analýza chýb v GPS záznamoch aktivít, identifikácia algoritmov vhodných na ich korekciu a návrh riešenia tohoto problému spojený s implementáciou Android aplikácie. Prvá kapitola sa zaoberá všeobecným popisom, ukážkou problému a motiváciou pre voľbu tejto témy. Druhá kapitola sa venuje podrobnejšiemu rozkladu tohoto problému. Konkrétne v nej rozoberám zdroje nepresností, formát vstupných dát, existuj- úce riešenia, matematické metódy vhodné pre tento problém, API využiteľné pre riešenie a odôvodnenie voľby implementačnej platformy. Kapitola číslo tri popisuje konkrétny návrh aplikácie pre systém Android ako riešenia tohoto problému. Sú v nej popísané požiadavky na výslednú aplikáciu, detaily funkcionality, konkrétne využitie Kalmanovho filtra, jednotlivých API, knižníc ako i návrh užívateľského rozhrania aplikácie. Predposledná kapitola s číslom štyri približuje vybrané detaily implementácie ako samotný Kalmanov filter, či problematiku manuálneho presúvania bodov trasy. Taktiež sa v tejto kapitole nachádza popis zmien návrhu počas implementácie. Posledná kapitola zhodnocuje dosiahnuté výsledky Kalmanovho filtra a upínania úsekov trasy cesty pomocou Google Maps Roads API. V tejto kapitole popisujem i možnosti ďalšieho rozšírenia aplikácie.
|
|
|
Prohlížení mapy v mobilní aplikaci pohybem zařízení
Andraško, Daniel ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá tvorbou mobilnej aplikácie , ktorá umožní jeho užívateľovi zobraziť mapu a pohybovať sa po nej , bez dotyku displeja , iba pomocou pohybu zariadenia . V teoretickej časti práce je bližšie popísaná inerciálna meracia jednotka a vizuálna odometria , ktoré je možné použiť pre zistenie pohybu zariadenia . Ďalej je popísaný Kalmanov filter, ktorý sa využíva pre spresnenie nameraných hodnôt senzoru akcelerometra . Ten je súčasťou inerciálnej meracej jednotky . V praktickej časti je popísaný návrh mobilnej aplikácie a implementácia daného návrhu . Záver práce obsahuje popis a vyhodnotenie testovania výslednej aplikácie na reálných užívateľoch .
|
|
|
Inerciální navigační jednotka
Kulka, Branislav ; Kříž, Vlastimil (oponent) ; Šolc, František (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá odhadom orientácie malých lietajúcich robotov s využitím cenovo nenáročných, miniatúrnych inerciálnych a magnetických senzorov. Je použitý rozšírený Kalmanov filter využívajúci kvaternión, ktorý adaptívne kompenzuje externé zrýchlenie. Externé zrýchlenie býva hlavným zdrojom chyby pri odhade orientácie. Pri detekcii externého zrýchlenia, je upravená hodnota kovariančnej matice šumu akcelerometru. Navrhnuté algoritmy sú overené experimentmi. Vybraný algoritmus je implementovaný na vývojovej doske STM32F4DISCOVERY.
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Vehicle speed is one of the crucial variables needed to be known in real-time and with high accuracy, to serve as input into vehicle dynamic control systems. Its direct measurement in the vehicle is however cost ineffective. The idea is to use the measurements from generally available on-board sensors and to consequently compute the vehicle speed. Nevertheless, the measurements are highly influenced by process noises due to complexity of motion of the vehicle. Therefore, an estimation algorithm with ability to deal with this negative influence has to be developed. The estimation algorithm presented in this thesis estimates longitudinal vehicle speed using measurements of four rotational wheel speeds, longitudinal acceleration, motor torques, yaw rate and steering wheel angle. It was tested against the numerous situations considered critical according to vehicle speed estimation, such as rapid acceleration on road with low friction coefficient, emergency braking with activation of ABS, or driving in the slope with wheels slipping, providing satisfactory results.
|
|
|
Estimating of motion models and its parameters to identify target trajectory
Benko, Matej ; Eliaš, Michal (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
This text deals with removing noise from inaccurate multilateration measurements. It is used Bayesian estimation theory to find the posterior density of the real position (or, moreover, velocity) of an airplane. Together with true position, we estimate on Bayesian principle the geometry of a maneuver that an airplane obeys and so-called process noise, which describes how much an airplane's trajectory differs from the geometry. The estimation of the process noise is the essential part of the work. It is derived Bayesian approach together with the maximum likelihood approach. Then, improvements to these algorithms are introduced. They provide better results in particular cases, such as a maneuver change of the target or initial uncertainty of the maximum likelihood estimation. At the end of the text, the possibility of a combination of geometry and process noise estimation is described.
|
|
|
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Čakloš, Ondrej ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota, previesť fúziu senzorov a vyhodnotiť polohu robota na základe tejto fúzie. Pri riešení som použil znalosti o pravdepodobnostnej robotike, robotickom operačnom systéme, fúzií informácií, filtrovaní predovšetkým Kalmanov filter a lokalizácií robota. Ako riešenie vznikla aplikácia rozšíreného Kalmanovho filtra. Filter naslúcha správam od senzorov, vytvára ich fúziu a následne vypočítava odhad polohy robota v priestore. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
|
|
|
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Čakloš, Ondrej ; Žák, Marek (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota a previesť ich fúziu. Následne použiť fúziu vybraných senzorov na vyhodnotenie polohy daného robota. Ako riešenie týchto problémov som použil znalosti Kalmanovho filtra, resp. jeho rozšírenej podoby. Kalmanov filter dokáže pri správne formulovaných správach o meraniach previesť fúziu týchto meraní a zároveň jeho výsledkom je žiadaná poloha robota. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov a to aj duplicitných. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
|
|
|
Návrh systému pro precizní lokalizační služby
Krippel, Martin ; Ščuglík, František (oponent) ; Veselý, Vladimír (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo analyzovať bezdrôtovú lokalizáciu v interiéri. Analyzované sú niektoré technológie bezdrôtovej lokalizácie ako Time of Arrival alebo Time Difference of Arrival. V práci je taktiež popísaný systém spoločnosti SEWIO. Hlavnou časťou je popis, návrh a implementácia Kalmanovho filtra. Kalmanov filter je použitý na vylepšenie dvojrozmerných pozičných dát a pri synchronizácii kotiev (zariadenia na určenie polohy objektu v systéme SEWIO). Je popísaných niekoľko systémových modelov pre Kalmanov filter.
|
|
|
Radarový senzor pro adaptivní tempomat
Lacek, Richard ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Cieľom práce bolo navrhnúť implementáciu adaptívneho tempomatu s pomocou radaru ako senzoru okolia pred vozidlom. V riešení bola použitá aplikácia VCDS-Lite na zisťovanie aktuálnej rýchlosti vozidla, a demo od spoločnosti Texas Instruments, na zachytávanie okolia pred vozidlom radarom AWR1843. Za použitia týchto dvoch aplikácií bolo vyhodnotené okolie pred vozidlom, z ktorého vychádzala inštrukcia pre vodiča. Výsledkom práce je aplikácia zobrazujúca aktuálnu rýchlosť vozidla spolu s aktuálnou inštrukciou adaptívneho tempomatu. Okrem nastavenia rýchlosti, aplikácia poskytuje aj možnosť nastavenia časového rozostupu od vozidla, ktoré nasleduje.
|
host ::
RSS.