Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62521
Browse
Item Дослідження автоматизованої комп’ютерної системи виявлення провідних об’єктів у водних глибинах. Програмно-апаратна частина.(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Осташевський, Адріан Ігорович; Ostashevskyi, Adrian Ihorovych; Гаранюк, Ігор Павлович; Національний університет "Львівська політехніка"Актуальність: Кваліфікаційна робота присвячена розробці електромагнітної автоматизованої системи для виявлення провідних об'єктів у морських глибинах. Дослідження стосується аналізу форми вихідного сигналу електромагнітної системи для виявлення провідних об'єктів, застосування GPS для визначення точних координат точки поверхні, під якою знаходиться об’єкт, а також перетворення вихідного сигналу системи у форму придатну для запуску GPS, забезпечення ефективної передачі даних у реальному часі. Автоматизовані системи виявлення об'єктів, що працюють в автономному режимі, мають великий потенціал для морських досліджень, пошукових операцій і картографування. Вони здійснюють збір даних про навколишнє середовище, що дає змогу визначати місцезнаходження і тип об'єктів. Важливу роль у системі відіграє точність вимірювань, яка залежить від правильної калібровки системи та оптимізації роботи алгоритмів обробки даних. Об'єктом дослідження є процеси виявлення та класифікації підводних об'єктів за допомогою автоматизованих систем, що включають інтеграцію GPS- навігації, електромагнітних сенсорів та комунікаційних модулів. Предметом дослідження є методи обробки сигналів від пошукової системи для ідентифікації об'єктів, а також оптимізація отримання і передачі даних з використанням бездротових технологій. Метою роботи є розробка автоматизованої системи для виявлення провідних об'єктів на морських глибинах, яка здатна забезпечити точну реєстрацію координат і параметрів сигналу, а також ефективну передачу даних на пульт оператора для подальшого аналізу та прийняття рішень. Система повинна забезпечити високу точність виявлення об'єктів, що є необхідним для пошукових операцій, моніторингу морського середовища і картографування підводних об'єктів. Важливим аспектом є використання штучного інтелекту для класифікації сигналів і фільтрації шумів, що дозволяє суттєво підвищити точність і надійність системи. Штучний інтелект, зокрема, використовується для адаптації системи до змінних умов, автоматичної корекції помилок і відсіювання недостовірних даних, що сприяє значному поліпшенню ефективності роботи в реальних умовах морських досліджень. У першому розділі "Аналіз існуючих методів виявлення провідних об'єктів" розглянуті різні методи, що використовуються для виявлення підводних об'єктів, включаючи акустичні, оптичні та електромагнітні технології. Особливу увагу приділено електромагнітним сенсорам, які дозволяють точно виявляти металеві об'єкти на великих глибинах, зокрема для пошуку затонулих суден або інших металевих структур. Визначено основні переваги і обмеження кожного з методів, а також те, як вони застосовуються в 9 різних типах підводних досліджень. Акцент зроблено на використанні електромагнітних сенсорів для виявлення провідних об'єктів, що є основою для подальшого аналізу і побудови системи. Другий розділ "Технічні основи та принципи роботи GPS у підводних дослідженнях" охоплює різноманітні аспекти використання GPS для визначення координат підводних об'єктів. Розглянуті методи корекції похибок сигналу, пов'язані з впливом морського середовища, таких як ефекти рефракції і поглинання сигналів, а також застосування інерціальних навігаційних систем для компенсації втрат сигналу. Описано, як ці методи дозволяють досягти високої точності позиціювання, що є важливим для точного моніторингу і картографування об'єктів на морському дні. Третій розділ "Розробка автоматизованої системи виявлення провідних об'єктів" зосереджений на безпосередньому створенні системи, що включає всі необхідні компоненти: модулі збору даних, обробки сигналів, визначення типу об'єкта і передачі даних на пульт оператора. Включено детальний опис архітектури системи та алгоритмів, що дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних у реальному часі. Використання бездротових технологій, таких як LoRa SX1278, дозволяє забезпечити передачу даних на великі відстані з мінімальними енергетичними витратами, що є критично важливим для автономної роботи системи. Окремо розглянуто інтеграцію штучного інтелекту для підвищення ефективності класифікації сигналів, адаптації до нових типів об'єктів і фільтрації шумів. Цей підхід дозволяє значно зменшити кількість помилок і підвищити точність розпізнавання об'єктів навіть у складних морських умовах