Анализ вращения поворотных колёс мобильного робота с дифференциальным приводом

Mathematical models for controlling centrally oriented and non-centrally oriented rotary wheels of a mobile robot are considered. Based on the analysis of the kinematics of the mobile robot, the dependences of the rotation angle of the rear and front free wheel on the angular velocities of the right and left differentially driven drive wheel were obtained. For a specific mobile robot with certain kinematic parameters, graphs of the dependences of the angle of rotation of the free wheels on the radius of rotation of each wheel and graphs of the dependences of the angle of rotation of the free wheels on the angular velocities of the driving wheels were constructed. The results obtained made it possible to establish a pattern between the angle of rotation of the castor wheels and the design characteristics of the robot. A certain range of angular velocities of the driving wheels in accordance with the limiting values of the caster wheel rotation angles makes it possible to take into account the obtained mathematical models to increase the stability of the movement of the mobile robot.Рассмотрены математические модели управления центрально ориентируемыми и нецентрально ориентируемыми поворотными колёсами мобильного робота. На основании анализа кинематики мобильного робота получены зависимости угла поворота заднего и переднего свободного колеса от угловых скоростей правого и левого дифференциально приводимого ведущего колеса. Для конкретного мобильного робота с определёнными кинематическими параметрами построены графики зависимостей угла поворота свободных колёс от радиуса поворота каждого колеса и графики зависимостей угла поворота свободных колёс от угловых скоростей ведущих колёс. Полученные результаты позволили установить закономерность между углом поворота кастор колёс и конструктивными характеристиками робота. Определённый диапазон угловых скоростей ведущих колёс в соответствии с предельными значениями углов поворота кастор колёс позволяет учитывать полученные математические модели для повышения устойчивости движения мобильного робота

Классификация методов сегментации снимков земной поверхности

The classification of methods for land surface image segmentation is presented in the paper. Such approaches as template matching, machine learning and deep neural networks, as well as application of knowledge about analyzed objects are considered. Peculiarities of vegetation indices application for satellite images data segmentation are considered. Advantages and disadvantages are noted. The results obtained by the authors of the methods that have appeared over the last 10 years are systematized, which will allow those interested to get oriented faster and form ideas for further research.В данной работе представлена классификация методов сегментации снимков земной поверхности. Рассмотрены такие подходы как сравнение с шаблоном, машинное обучение и глубокие нейронные сети, а также применение знаний об анализируемых объектах. Рассмотрены особенности применения вегетационных индексов для сегментации данных по спутниковым снимкам. Отмечены преимущества и недостатки. Систематизированы результаты, полученные авторами методик, появившихся за последние 10 лет, что позволит заинтересованным быстрее сориентироваться, сформировать идеи для последующих исследований

Вычисление трудоемкости алгоритма, реализованного на языке программирования С#

Time complexity of an algorithm is the number of elementary operations performed by the algorithm. Taking into account the features of programming languages, the authors propose to consider the methodology for calculating this measure of algorithm complexity in the specific language of its implementation, provide formulas for calculating theoretical complexity and the rules for calculating the experimental complexity of program in C#.Под трудоемкостью алгоритма понимают количество выполняемых алгоритмом элементарных операций (шагов) как функцию от исходных данных, авторы предлагают методику вычисления этой меры сложности алгоритма рассматривать с учетом особенностей и отличий языков программирования. В работе приводятся формулы подсчета теоретической трудоемкости и правила вычисления экспериментальной трудоемкости программного кода на языке высокого уровня С#

Новые блочные алгоритмы поиска кратчайших путей между всеми парами вершин графа, работающие на блоках неравных размеров

In real-world networks, many problems imply finding the All-Pairs Shortest Paths (APSP) and their distances in a graph. Solving the large-scale APSP problem on modern muti-processor (multi-core) systems is the key for various application domains. The computational cost of solving the problem is high, therefore in many cases approximate solutions are considered as acceptable. The blocked APSP algorithms are a promising approach which can exploit many processors (cores) and their caches in parallel mode efficiently. At the same time, to our best knowledge, all blocked algorithms of the Floyd-Warshall family use blocks of equal sizes. This property limits application of the algorithms. In this paper we propose new blocked algorithms which divide the input graph into unequal subgraphs and divide the matrix of distances between pairs of vertices into blocks of unequal sizes. The algorithms describe the dense subgraphs by the adjacency matrix and describe sparse subgraphs and connections between them by the adjacency list. This approach allows the Floyd-Warshall family algorithms to be used together with Dijkstra family algorithms. It can be applied to large graphs decomposed into dense (clusters) and sparse subgraphs. A new heterogeneous algorithm can significantly reduce the computation time of blocks depending on the block type and size. The contribution of the pa-per is the development of a new family of blocked APSP algorithms which can handle blocks of unequal sizes, save and extend the advantages of the state-of-the-art algorithms operating on blocks of equal sizes. The proposed algorithms are implemented as single- and multiple-threaded parallel applications for multi-core systems.Многие задачи на реальных сетях предполагают поиск кратчайших путей между всеми парами вершин графа и расстояний между вершинами (APSP). Решение крупномасштабной задачи APSP на современных многопроцессорных (многоядерных) системах является ключевым для различных областей применения. Вычислительные затраты на ее решение высоки, поэтому во многих случаях приемлемыми считаются приближенные решения. Перспективным подходом, позволяющим эффективно использовать множество процессоров (ядер) и их кэши в параллельном режиме, являются блочные алгоритмы APSP. В то же время, насколько нам известно, в блочных алгоритмах семейства Флойда-Уоршалла все блоки имеют одинаковый размер. Это свойство ограничивает применение алгоритмов. В статье предлагаются новые блочные алгоритмы, которые разбивают граф на неравные подграфы и разбивают матрицу расстояний между парами вершин на блоки неравного размера. Алгоритмы описывают плотные подграфы матрицей смежности, а разреженные подграфы и связи между ними ‒ списком смежности. Такой подход позволяет совместно использовать алгоритмы семейства Флойда-Уоршалла с алгоритмами семейства Дейкстры. Он может быть применен к большим графам, декомпозированным на плотные (кластеры) и разреженные подграфы. Новый гетерогенный алгоритм может существенно сократить время вычисления блоков в зависимости от типа и размера. Вклад статьи заключается в разработке нового семейства блочных алгоритмов APSP, которые работают с блоками неравных размеров, сохраняют и расширяют преимущества алгоритмов, работающих с блоками равных размеров. Предложенные алгоритмы реализованы в виде одно- и многопоточных параллельных приложений для многоядерных систем

ИТ-диагностика болезни Паркинсона на основе голосовых маркеров и снижения двигательной активности

The objectives of the article to propose the method for complex recognition of Parkinson's disease using machine learning, based on markers of voice analysis and changes in patient movements on known data sets. The time-frequency function, (the wavelet function) and the Meyer kepstral coefficient function are used. The KNN algorithm and the algorithm of a two-layer neural network were used for training and testing on publicly available datasets on speech changes and motion retardation in Parkinson's disease. A Bayesian optimizer was also used to improve the hyperparameters of the KNN algorithm. The constructed models achieved an accuracy of 94.7 % and 96.2  % on a data set on speech changes in patients with Parkinson's disease and a data set on slowing down the movement of patients, respectively. The recognition results are close to the world level. The proposed technique is intended for use in the subsystem of IT diagnostics of nervous diseases.Цели статьи ‒ предложить метод комплексного распознавания болезни Паркинсона с использованием машинного обучения, основанный на анализе маркеров голоса и изменений в движениях пациента на известных наборах данных. Используются частотно-временная функция (вейвлет-функция) и функция коэффициента Мейера Кепстраля. Алгоритм KNN и алгоритм двухслойной нейронной сети были использованы для обучения и тестирования на общедоступных наборах данных об изменениях речи и замедлении движений при болезни Паркинсона. Байесовский оптимизатор также использовался для улучшения гиперпараметров алгоритма KNN. Построенные модели достигли точности 94,7 % и 96,2 % для набора данных об изменениях речи у пациентов с болезнью Паркинсона и набора данных о замедлении передвижения пациентов, соответственно. Результаты распознавания близки к мировому уровню. Предлагаемая методика предназначена для использования в подсистеме ИТ-диагностики нервных заболеваний

Анализ алгоритмов обнаружения дорожно-транспортных инцидентов на скоростных автомагистралях, использующих стационарные детекторы транспорта

Incident detection algorithms from an automation point of view can be divided into two categories: automatic and non-automatic incident detection. Automatic algorithms refer to those algorithms that automatically identify an incident based on traffic flow data received from traffic detectors. Manual algorithms or procedures rely on reports from human witnesses. Based on functional characteristics, incident detection algorithms are divided into algorithms for highways and algorithms for street networks. Based on data acquisition methods, incident detection algorithms are divided into three groups: algorithms using data from stationary vehicle detectors (inductive loops, radars, video cameras, etc.); algorithms using mobile sensors (Bluetooth, wi-fi RFID, GPS, Glonass sensors, toll system transponders, etc.). algorithms that use information from drivers (GSM communications, navigation services, Internet applications, etc.). This article discusses algorithms that use data from stationary vehicle detectors. The disadvantages of incident detection algorithms using stationary transport detectors include: the need to install and operate transport detectors (inductive, video, etc.) leads to interference with traffi fl and sometimes to temporary closure of traffic The location of installation of vehicle detectors, the frequency of their installation and the number are critical from the point of view of detecting an incident on a particular section of the highway. However, it is extremely labor and capital-intensive to install stationary detectors along the entire length of the highway. Also, inductive vehicle detectors, which are mainly used to determine the parameters of traffic flow on highways, are unreliable and often fail, which makes it ineffective to detect incidents on a particular section of the road. The advantages of the algorithms under consideration include their proven reliability and accuracy in identifying incidents over decades, which is their undoubted advantage over algorithms that use mobile sensors or information from drivers.Алгоритмы обнаружения инцидентов с точки зрения автоматизации можно разделить на две категории: автоматического и неавтоматического обнаружения инцидентов. Автоматические алгоритмы относятся к тем алгоритмам, которые автоматически определяют инцидент на основании данных о состоянии транспортного потока, полученных от детекторов транспорта. Неавтоматические алгоритмы или процедуры основаны на сообщениях свидетелей-людей. По функциональным признакам алгоритмы обнаружения инцидентов на алгоритмы для автомагистралей и алгоритмы для уличной сети. По методам получения данных алгоритмы обнаружения инцидентов делятся на три группы: алгоритмы, использующие данные от стационарных детекторов транспорта (индуктивные петли, радары, видеокамеры и т.д.); алгоритмы, использующие мобильные датчики (Bluetooth, wi-fi, RFID, GPS, Глонасс-датчики, транспондеры системы оплаты проезда и т.д.). алгоритмы, использующие информацию от водителей (GSM-связь, навигационные сервисы, интернет-приложения и др.). В настоящей статье рассмотрены алгоритмы, использующие данные от стационарных детекторов транспорта. К недостаткам алгоритмов обнаружения инцидентов, использующих стационарные детекторы транспорта, следует в отнести: необходимость установки и эксплуатации детекторов транспорта (индуктивных, видео и т.д.) приводит к помехам для транспортного потока и иногда к временному закрытию движения; место установки детекторов транспорта, частота их установки и количество являются критически важными с точки зрения обнаружения инцидента на том или ином участке магистрали. Однако крайне трудоемко и капиталоемко установить стационарные детекторы по всей длине магистрали. Также индуктивные детекторы транспорта, которые в основном используются для определения параметров транспортных потоков на автомагистралях, являются ненадежными и часто выходят из строя, что делает не эффективным обнаружение инцидентов на том или ином участке дороги. К достоинствам рассматриваемых алгоритмов следует отнести подтвержденная на протяжении десятилетий надежность и точность в определении инцидентов, что является их несомненным преимуществом по сравнению с алгоритмами, использующими мобильные датчики или информацию от водителей

Оптимизация структуры учебного процесса при заданных ограничениях

The article is devoted to the study of ways to optimize the mathematical model of the structure of the educational process. Formalization of the structure of the educational process was carried out in the form of setting an objective function, including the sum of the number of hours provided by the curriculum for various types of training sessions. At the same time, for each type of occupation, a weighting coefficient is provided, which characterizes the relative effectiveness of each type of occupation. The numerical values of the weight coefficients are proposed to be determined by applying the method of analyzing hierarchies based on expert assessments, which are set by appointed specialists. The task is to maximize the objective function that characterizes the overall effectiveness of the educational process. As restrictions imposed on the structure of the educational process, a system of inequalities is considered, presented in a linear form and taking into account restrictions on the budget of study time allocated for the study of the academic discipline, financial restrictions on the remuneration of teaching and teaching staff, financial restrictions associated with the content educational and material base, purchase of software and other expenses. Thus, the task of optimizing the educational process is reduced to a linear programming problem, which in this case is solved using the simplex method using a standard program implemented in various computer environments. At the same time, a dual task is formulated to determine the required time and financial resources for a given distribution of teaching hours by type of occupation. The example given in the article, implemented in the Mathcad computer environment, clearly showed the efficiency of the developed methodology.Статья посвящена исследованию путей оптимизации математической модели структуры учебного процесса. Формализация структуры учебного процесса проведена в виде задания целевой функции, включающей сумму количества часов, предусмотренных учебным планом на различные виды учебных занятий. При этом для каждого вида занятий предусмотрен весовой коэффициент, который характеризует относительную эффективность каждого вида занятий. Численные значения весовых коэффициентов предлагается определять путём применения метода анализа иерархий на основе экспертных оценок, которые задаются назначенными специалистами. Задача состоит в максимизации целевой функции, характеризующей общую эффективность учебного процесса. В качестве ограничений, накладываемых на структуру учебного процесса, рассматривается система неравенств, представленных в линейной форме и учитывающих ограничения на бюджет учебного времени, выделенный на изучение учебной дисциплины, финансовые ограничения на оплату труда преподавательского и учебно-вспомогательного состава, финансовые ограничения, связанные с содержанием учебно-материальной базы, закупкой программного обеспечения и прочими расходами. Таким образом, задача оптимизации учебного процесса сведена к задаче линейного программирования, которая в данном случае решается с помощью симплекс-метода при использовании стандартной программы, реализованной в различных компьютерных средах. При этом формулируется двойственная задача для определения требуемых временных и финансовых ресурсов при заданном распределении учебных часов по видам занятий. Приведенный в статье пример, реализованный в компьютерной среде Mathcad, наглядно показал работоспособность разработанной методики

Оценка влияния электромагнитного шумового излучения диапазона WiFi на эмоциональное состояние оператора

Experimental studies of electroencephalograms of an operator located in conditions of electromagnetic noise radiation in the WiFi range were carried out. Electroencephalograms were recorded in standard leads Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T3, T4, T5, T6, Fpz, Fz, Cz, Pz, Oz. The quantitative parameters of the operator's emotional state, expressed by the power spectral density of the rhythmic components of the brain, as well as such information parameters as sample entropy, fractal dimension, Lempel-Ziv complexity, averaged for 10 subjects were analyzed. It has been shown that when exposed to radiation, the operator experiences depression. It has been shown that the trend of changes in the parameters of the spectral power density of theta, alpha, gamma rhythms, fractal dimension, Lempel-Ziv complexity, sample entropy in most leads of electroencephalograms coincides with the trend of changes in these parameters presented in the scientific literature in depression. It has been established that the operator experiences fear, which is determined by an increase in the fractal dimension parameter of electroencephalograms by no more than 0.4% relative to the backgroundПроведены экспериментальные исследования электроэнцефалограмм оператора, находящегося в условиях электромагнитного шумового излучения диапазона WiFi. Регистрация электроэнцефалограмм проводилась в стандартных отведениях Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T3, T4, T5, T6, Fpz, Fz, Cz, Pz, Oz. Проанализированы количественные параметры эмоционального состояния оператора, выраженные спектральной плотностью мощности ритмических компонент мозга, а также такими информационными параметрами, как выборочная энтропия, фрактальная размерность, сложность Лемпеля-Зива, усредненные для 10 испытуемых. Показано, что при действии излучения оператор испытывает депрессию. Показано, что тенденция изменения параметров спектральной плотности мощности тета-, альфа-, гамма-ритмов, фрактальной размерности, сложности Лемпеля-Зива, выборочной энтропии в большинстве отведений электроэнцефалограмм совпадает с тенденцией изменения этих параметров, представленных в научной литературе, при депрессии. Установлено, что оператор испытывает страх, что определяется увеличением параметра фрактальной размерности электроэнцефалограмм не более чем на 0,4 % по отношению к фону

Нейросетевой классификатор для определения диабетической ретинопатии по изображениям сетчатки

With the spread of diabetes mellitus, diabetic retinopathy (DR) is becoming a major public health problem (especially in developing countries). The long-term complications resulting from DR have a significant impact on patients. Early diagnosis and subsequent treatment can reduce the damage to health. Predictive analytics can be based on the analysis of human retinal images using convolutional neural networks. In this paper, the research focuses on the development of an efficient method for DR detection based on the EfficientNet convolutional neural network, self-learning technology and data augmentation operations. As a result of the experiments, a neural network classifier based on convolutional neural networks is developed, recommendations for data augmentation operations are given. Experiments were performed on the public dataset and showed that it is possible to achieve the proportion of correctly classified objects equal to 97.14 % on the test set from the public dataset.С распространением сахарного диабета диабетическая ретинопатия (ДР) становится основной проблемой здравоохранения (особенно в развивающихся странах). Долгосрочные осложнения, возникающие врезультате ДР, оказываютзначительноевлияниенапациентов. Ранняядиагностикаипоследующеелечение могут уменьшить наносимый здоровью вред. Предсказательная аналитика может быть основа на анализе изображений сетчатки глаза человека с помощью сверточных нейронных сетей. В работе исследования сосредоточены на разработке эффективного метода определения ДР на основе сверточной нейронной сети EfficientNet, технологии самообучения и операций аугментации данных. В результате экспериментов разработан нейросетевой классификатор на основе сверточных нейросетей, даны рекомендации для проведения аугментации данных. Эксперименты выполнены на публичном наборе данных и показали, что возможно достичь доли правильно классифицированных объектов равной 97,14 % на тестовом наборе из публичного набора данных

Влияние алгоритмов поиска кратчайших путей наэнергопотребление многоядерных процессоров

Modern multi-core processors, operating systems and applied software are being designed towards energy efficiency, which significantly reduces energy consumption. Energy efficiency of software depends on algorithms it implements, and, on the way, it exploits hardware resources. In the paper, we consider sequential and parallel implementations of four algorithms of shortest paths search in dense weighted graphs, measure and analyze their runtime, energy consumption, performance states and operating frequency of the Intel Core i7-10700 8-core processor. Our goal is to find out how each of the algorithms influences the processor energy consumption, how the processor and operating system analyze the workload and take actions to increase or reduce operating frequency and to disable cores, and which algorithms are preferable for exploiting in sequential and parallel modes. The graph extension-based algorithm (GEA) appeared to be the most energy efficient among algorithms implemented sequentially. The classical Floyd-Warshall algorithm (FW) consumed up to twice as much energy, and the blocked homogeneous (BFW) and heterogeneous (HBFW) algorithms consumed up to 52.2 % and 21.2 % more energy than GEA. Parallel implementations of BFW and HBFW are faster by up to 4.41 times and more energy efficient by up to 3.23 times than the parallel implementation of FW and consume less energy by up to 2.22 times than their sequential counterparts. The sequential GEA algorithm consumes less energy than the parallel FW, although it loses FW in runtime. The multi-core processor runs FW with an average frequency of 4235 MHz and runs BFW and HBFW with lower frequency of 4059 MHz and 4035 MHz respectively.Современные многоядерные процессоры, операционные системы и прикладное программное обеспечение разрабатываются с учетом требований энергоэффективности, что значительно снижает энергопотребление. Энергоэффективность программного обеспечения зависит от алгоритмов, которые оно реализует, и от того, как оно использует аппаратные ресурсы. В данной работе мы рассматриваем последовательную и параллельную реализации четырех алгоритмов поиска кратчайших путей на плотных взвешенных графах, измеряем и анализируем их время выполнения, энергопотребление, состояния производительности и рабочую частоту процессора. Наша цель – выяснить, как каждый из алгоритмов влияет на энергопотребление процессора, как процессор и операционная система анализируют рабочую нагрузку и предпринимают действия по увеличению или уменьшению рабочей частоты и отключению ядер, а также какие алгоритмы предпочтительнее использовать в последовательном и параллельном режимах. Алгоритм на основе расширения графа (GEA) оказался наиболее энергоэффективным среди алгоритмов, реализуемых последовательно. Классический алгоритм Флойда-Уоршалла (FW) потребил в два раза больше энергии, а блочные однородный (BFW) и неоднородный (HBFW) алгоритмы потребили на 52,2 % и 21,2 % больше энергии, чем GEA. Все эксперименты проводились на 8-ядерном процессоре Intel Core i7-10700. Параллельные реализации алгоритмов BFW и HBFW быстрее и энергоэффективнее параллельной реал изации FW. Они потребили меньше энергии, чем их последовательные аналоги. Последовательный алгоритм GEA потребил меньше энергии, чем параллельный FW, хотя проиграл последнему по времени выполнения. Многоядерный процессор выполнял FW со средней частотой 4235 МГц, и выполнял BFW и HBFW с меньшей частотой 4059 МГц и 4035 МГц соответственно