ivdon3@bk.ru
Данная статья посвящена разработке методики обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей. Столкновения являются важным аспектом реалистичного моделирования физического взаимодействия. Традиционные методы обнаружения столкновений имеют определенные ограничения, связанные с точностью вычислений и вычислительной сложностью. Предлагается новый подход, основанный на использовании нейронных сетей для обнаружения столкновений с полигональными сетками. Нейронные сети показали отличные результаты в различных задачах компьютерного зрения и обработки изображений, и в данном контексте они могут быть эффективно применены для анализа полигональных моделей и выявления столкновений. Основная идея методики заключается в обучении нейронной сети на большом наборе данных, содержащем информацию о геометрии объектов и их движении для автоматического обнаружения столкновений. Для обучения сети необходимо создать специальный модуль, ответственный за хранение и подготовку датасета. Этот модуль будет обеспечивать сбор, структурирование и хранение данных о полигональных моделях, их движениях и столкновениях. Работа включает разработку и апробацию алгоритма обучения нейронной сети на созданном датасете, а также оценку качества предсказаний сети в контролируемой среде с различными условиями столкновения.
Ключевые слова: моделирование, методика обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей, датасет, оценка качества предсказаний сети
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье исследуется проблема создания моделей полета самолета в среде Simulink. Рассмотрены системы отсчета, в которых проводятся преобразования. Приводятся уравнения движения, используемые в простейших преобразователях. Определены начальные условия для уравнений: скорость тела, угловая ориентация положения тела по тангажу, угол между вектором скорости и телом, скорость вращения тела, исходное положение, масса и инерция тела, источник гравитации, ускорение из-за гравитации, снаряжённая и полная масса тела, скорость воздушного потока, инерции пустого и полного тела, траектория полёта и пр. Проведен анализ преобразователей аэродинамических сил и моментов в траекторию движения в составе аэрокосмического пакета в среде Simulink. Даются рекомендации по их применению для различных целей моделирования. Представлены результаты моделирования простого преобразователя с тремя степенями свободы.
Ключевые слова: моделирование, MatLab, Simulink, уравнения движения, аэродинамический момент, траектория полёта, преобразования координат, система отсчета, степени свободы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Исследуется Simulink модель легковесного самолета в составе пакета Aerospace Blockset, включающая системную модель самолета, модель окружающей среды, модель воздействий пилота, блок визуализации. Рассмотрена структура модели полёта и детально раскрыты модели воздействий окружающей среды и ветра, состоящей из блоков физических особенностей местности, моделей ветра и модели атмосферы, гравитационной модели, в каждую из которых задается высота Блок Wind Shear Model вычисляет величину сдвига ветра как функции высоты и измеренной скорости ветра. Блок Discrete Wind Gust Model определяет результирующую скорость ветра как функцию от пройденного расстояния, амплитуды и длина порыва. Уравнения турбулентности соответствуют спецификации MIL-F-8785C, описывающий турбулентность как случайный процесс, определяемый спектрами скоростей. Представлены результаты моделирования, отражающие изменение траектории движения при различных ветровых воздействиях, задаваемых в блоке градиента скорости ветра.
Ключевые слова: моделирование, полет самолета, Simulink, Aerospace Blockset, боковой ветер, турбулентность, уравнения турбулентности, гравитационная модель, траектория движения.
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассматривается проблема уязвимостей в операционной системе Robot Operating System (ROS) при реализации мультиагентной системы на базе робота Turtlebot3. ROS предоставляет мощные инструменты для коммуникации и обмена данными между различными компонентами системы. Однако, при обмене данными между роботами Turtlebot3 могут возникать уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками для несанкционированного доступа или атак на систему. Одной из возможных уязвимостей является перехват и подмена данных между роботами. Злоумышленник может перехватить данные, изменить их и повторно отправить, что может привести к непредсказуемым последствиям. Другой возможной уязвимостью является несанкционированный доступ к командам и управлению роботами Turtlebot3, что может привести к потере контроля над системой. Для решения данных уязвимостей разработаны и представлены методы защиты от возможных угроз безопасности, возникающих в ходе эксплуатации указанных систем.
Ключевые слова: роботизированная операционная система (ROS), мультиагентная система, системные пакеты, шифрование, SSH, TLS, система аутентификации и авторизации, канал связи, ограничение доступа, анализ угроз
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье исследуется взаимодействие Tello EDU, малогабаритного образовательного дрона, с Turtlebot3, беспилотным наземным аппаратом, в помещениях со слабым сигналом. Показано, как с использованием локальной сети и операционной системы роботов (ROS) можно достичь эффективной совместной работы этих двух устройств. Анализируется, как локальная сеть может быть использована для трансляции данных и контроля устройств в условиях слабого внешнего сигнала. Исследуется роль ROS как основного инструмента для управления и взаимодействия с устройствами. Кроме того, статья рассматривает конкретные сценарии использования, включая взаимодействие и координацию между Tello EDU и Turtlebot3. Также представлена схема взаимодействия двух беспилотных аппаратов, описано подробное описание их работы, и представлен код на Python с применением различных библиотек на основе роботизированной операционной системы ROS.
Ключевые слова: Tello Edu, операционная система (ROS), БПЛА, локальная сеть, Wi-fi, узлы (nodes), SLAM, слабый сигнал, планирование маршрута, автономный робот, Turtlebot3
2.3.4 - Управление в организационных системах , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы
Методом импульсного лазерного напыления при высоком давлении аргона были получены массивы наностержней ZnO на сапфировых подложках. Оптимизированы условия синтеза, выявлено их влияние на морфологию структур. Показано, что регулированием температуры синтеза при высоком давлении аргона от 850 до 915 °C можно изменять концентрацию кислородных вакансий в наностержнях оксида цинка, контролируя ее по соотношению интенсивностей излучения в видимой и ультрафиолетовой областях спектра фотолюминесценции, что позволяет создавать наноструктуры для УФ фотоприемников или хемосенсоров при соответствующем выборе температуры.
Ключевые слова: ZnO наностержни, лазерное напыление, фотолюминесценция
Обобщение типологических особенностей инфраструктуры воинских формирований Псковской области в структуре Федерального округа, причины современного состояния, предложения по оптимизации архитектурно-планировочной среды.
Ключевые слова: расселение, архитектурное структурирование, инфраструктура, территориальное планирование, границы территориальных формирований, районные коэффициенты, оценка территории.
05.23.22 - Градостроительство, планировка сельских населенных пунктов