Розпізнавання положення об'єктів у просторі є важливою задачею в сучасних технологіях безпеки, навігації та автоматизації. Використання звукового випромінювання для визначення позиції об'єктів відкриває нові перспективи у випадках, де традиційні методи є обмеженими або неефективними. Акустичні методи дозволяють визначати положення об'єктів у складних умовах, таких як погана видимість, наявність фізичних перешкод або відсутність прямої видимості.  
    Водночас виявлення літальних апаратів у реальному часі стикається з низкою викликів: Складність обробки сигналів у середовищі з високим рівнем шуму.Наявність відбитих звукових хвиль, що можуть спотворювати дані.  Залежність акустичних характеристик сигналів від погодних умов.   

Магістерська дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної задачі створення мобільної гусеничної платформи для автоматизованої розвідки та екологічного моніторингу. В роботі обґрунтовано необхідність розробки функціонального робототехнічного комплексу, здатного виконувати завдання в умовах підвищеного ризику для людини. Основну увагу зосереджено на проєктуванні апаратно-програмної архітектури, що поєднує автономну навігацію, захищені канали зв’язку та мультисенсорний аналіз навколишнього середовища. Загальний обсяг магістерської дисертації склав 154 сторінок. Дисертація містить вступ, 5 розділів основного тексту та висновки, 39 ілюстрацій, 44 таблиць та 62 посилань.

У магістерській дисертації розроблено автоматизовану систему оцінювання якості та ефективності серцево-легеневої реанімації. Пояснювальна записка містить наступні складові частини: список умовних позначень та скорочень, вступ, чотири розділи основного матеріалу, розробка стартап-проєкту, висновки та список посилань на використані джерела. Загалом магістерська дисертація містить 102 сторінок, 18 рисунків, 30 таблиць та 30 посилань.
Мета та задачі. Розробка автоматизованої системи оцінювання якості та ефективності серцево-легеневої реанімації призначеної для допомоги непрофесійним рятівникам, які вимушені проводити реанімаційні заходи безпосередньо на місці пригоди, до прибуття медичних працівників.

У сучасних умовах розвитку промисловості та підвищення вимог до надійності й безпеки технічних об’єктів особливої актуальності набувають методи неруйнівного контролю. Магнітопорошковий контроль є одним із найбільш ефективних способів виявлення поверхневих та підповерхневих дефектів у феромагнітних матеріалах. Водночас традиційні методи магнітопорошкового контролю значною мірою залежать від людського чинника, що знижує відтворюваність та об’єктивність результатів.
Актуальність даного дослідження зумовлена необхідністю автоматизації процесів реєстрації, обробки та аналізу результатів магнітопорошкового контролю з використанням сучасних методів комп’ютерного зору та штучного інтелекту. Застосування нейронних мереж дозволяє суттєво підвищити точність виявлення дефектів, зменшити вплив оператора та забезпечити стабільність контролю.

У сучасну епоху стрімкого розвитку інтелектуальних роботизованих систем чотириногі роботи займають особливе місце завдяки своїй високій маневреності та здатності адаптуватися до складних, небезпечних умов (зокрема, у військовій та пошуково-рятувальній сферах). Актуальність дослідження зумовлена подвійною потребою: у створенні доступних прототипів для навчання та у розробці універсальної апаратно-програмної основи, яку можна швидко та бюджетно модифікувати під спеціалізовані завдання (наприклад, інтеграція тепловізора, GPS, потужніших двигунів). Існуючі промислові аналоги, як-от Spot, є надто дорогими та мають закриту архітектуру, що унеможливлює їх широке використання як бази для R&D-прототипування в освітніх та дослідницьких установах. Саме тому розробка доступного і модифікованого прототипу має важливе стратегічне та практичне значення.

Сторінка 1 із 29

АСНК КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021