Дана бакалаврська робота зосереджена на створенні системи керування для мобільного робота, який здатен автоматизувати операції на сучасному складі. Розвиток таких автономних систем є важливим напрямком у сучасних технологіях. Робота починається з аналізу вже існуючих рішень у сфері керування складськими мобільними роботами. Ми розглядаємо актуальні підходи до їхньої самостійної навігації, проводимо порівняння пропозицій від різних виробників та на цій основі формулюємо ключові вимоги до подібних роботизованих систем.

Наступним етапом є розробка власної схеми системи керування. Ми представляємо її структурну організацію, даємо опис головних складових частин та показуємо, як вони взаємодіють між собою на функціональному рівні. Після цього переходимо до побудови математичного апарату. Сюди входять кінематична модель, що описує геометрію руху робота, та динамічна модель, яка враховує вплив вантажу. Також розробляються моделі для системи навігації та визначення точного положення робота на території складу, і для системи, що відповідає за виявлення та безпечний об'їзд перешкод.

В дипломному проєкті було проведено розробку автоматизованої ультразвукової системи загоєння ран.

В першому розділі проводиться аналітичний огляд методів лікування ран, огляд безпосередньо ультразвукового методу, проведення аналізу конкурентів систем ультразвукового загоєння ран, вказання недоліків, переваг. Огляд актуальності даної теми та її перспективи розвитку. В другому розділі розробляється функціональна схема ультразвукової системи загоєння ран. Проводиться розрахунок параметрів підсилювача системи. Розробляється складальний кресленик та пояснюється вибір геометрії пристрою. В третьому розділі проводиться проектування електричної принципової схеми пристрою та аналіз її елементів. Розробляється друкована плата та 3-д модель друкованої плати.

В моєму дипломному проекті було створено автоматизовану систему розпізнавання пожежі на базі плати Arduino. Метою даної роботи є забезпечення своєчасного виявлення загоряння за допомогою модуля датчика вогню та сповіщення користувача про вияв небезпеки.

У процесі дослідження було виявлено аналіз існуючих систем, також вияснено їхні плюси, мінуси. Вибір апаратного та програмного забезпечення був обміркований. Було створено електричні схеми даної системи, написано програмний код з метою обробки сигналів від модуля датчика вогню і виведення сповіщення в монітор порту в середовищі Arduino IDE . Далі система доповнена звуковим та візуальним сповіщенням за допомогою світлодіодів.

Дипломний проєкт присвячений розробці автоматизованого пристрою для вимірювання часу початку згортання крові з використанням імпедансного методу на основі мікросхеми AD5933. Мета роботи — створення доступного, портативного та точного засобу контролю коагуляційних властивостей крові у клінічних та домашніх умовах.

Імпедансна спектроскопія є перспективною технологією, яка дозволяє реєструвати зміну електричного опору біологічних тканин, зокрема крові, під час процесу згортання. У даній роботі застосовано генерацію синусоїдального сигналу AD5933 та аналіз комплексної імпедансної відповіді зразка за допомогою цифрового перетворення Фур’є. За допомогою STM32 здійснюється зчитування даних через I²C-інтерфейс, обчислення модуля імпедансу, імпедансу і його нормалізація та аналіз у реальному часі.

Дана кваліфікаційна робота присвячена розробці сучасного web-застосунку для мережевої системи виявлення загроз займання, що функціонує в режимі реального часу. У роботі акцентовано увагу на актуальності проблеми пожежної безпеки в умовах ускладнення інженерних мереж, підвищеного навантаження на електросистеми та зростання ризику виникнення пожеж. Традиційні системи зазвичай реагують на вже наявні ознаки пожежі, такі як дим або підвищення температури, тоді як запропоноване рішення орієнтоване на превентивне виявлення загрозових станів шляхом постійного моніторингу критичних параметрів: температури, вологості, стрибків напруги, концентрації газів тощо.

У теоретичній частині проаналізовано фізичні принципи горіння, підходи до обробки сигналів датчиків, сучасні методи фільтрації помилкових спрацювань, а також архітектурні особливості інтелектуальних систем безпеки. Дослідження підтверджує ефективність поєднання традиційних засобів детекції з інноваційними підходами, зокрема використанням алгоритмів машинного навчання, багатопараметричного аналізу та адаптивної фільтрації.

АСНК КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021