Особливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікатором - Єфименко, Олександр Володимирович; Птушка, Анастасія Сергіївна; Єфименко, Павло Олександрович; Yefymenko, Oleksandr; Ptushka, Anastasiia; Yefymenko, Pavlo (Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2023)
Застосування GNSS і систем інтелектуального керування робочими процесами землерийних машин дає змогу більш точно визначити місце розташування й висоту робочого органа, що сприяє більш ефективній роботі бульдозера. GNSS може забезпечити високу точність вимірювань розташування бульдозера, що допомагає оптимізувати процес роботи й мінімізувати витрати часу на профілювання та вирівнювання поверхні. За допомогою машинного навчання бульдозер може автоматично аналізувати дані GNSS і приймати рішення про оптимальну траєкторію руху для досягнення потрібної точності та швидкості роботи, це підвищує ефективність дії машини, завдяки чому скорочуються терміни і вартість будівельних робіт. У статті розглянуто алгоритми й програмні коди, що можуть бути застосовані для автоматизованого керування робочими процесами землерийних машин із використанням штучного інтелекту. Запропоновано конкретну реалізацію мовами програмування Python та TensorFlow, проаналізовано основні алгоритми й показано необхідність врахування параметрів робочого процесу на машинне навчання.
Special features of using neuronetwork technologies to control the work processes of bulldozers with a gnss-intensifier
Keywords: GNSS-інтенсифікатор; GPS; непромережені технології; мови машинного навчання; алгоритми; програмні коди; Python; TensorFlow; GNSS-intensifier; unmediated technologies; machine learning languages; algorithms, program codes; program codes; 004.89; 10.30977/BUL.2219-5548.2023.101.2.159