abstract

Что это

Манипулятор (?) с возможностью точного закрепления объекта исследования (модуля/устройства с инерциальными датчиками), создающий точные (необходима обратная связь) поступательные и вращательные движения объекта исследования, а также шум в виде вибраций (параметры движений и шума задаются параметрически при помощи сопроводительного ПО) + система для автоматического логирования данных инерциальных датчиков и параметров движений заготовки (ориентация, положения, скорости, ускорения и рывки) + API (REST или gRPC) для интеграции обучающейся регрессии параметров движения на данных инерциальных датчиков + простая демонстрационная модель.

Кому и зачем это нужно

Для фильтрации и слияния данных инерциальных датчиков традиционно используют различные вариации фильтра Калмана (тык, тык). Однако эти эвристические подходы могут отойти на второй план с применением методов классического и глубокого машинного обучения (также надо понимать, что без внесения крупных модификаций фильтр Калмана рассматривает анализируемый процесс как марковский, то есть тот, для которого следующее состояние зависит только от предыдущего, и, следовательно, имеет сильно ограниченную аппроксимирующую способность). Ранее применение таких методов в технике было затруднительным ввиду высокой сложности инференса таких моделей во встраиваемых системах. Однако в современных реалиях эта проблема может нивелироваться развитием компактных и энергоэффективных NPU. Повышение качества фильтрации и слияния данных инерциальных датчиков позволит эффективно применить их в массе задач, использование в которых ранее было ограничено недостаточным качеством работы эвристических алгоритмов фильтрации и слияния. Однако обучение подобных моделей (ровно как и доработка эвристических алгоритмов) требовательно к наличию объемных качественных наборов данных, сборку и применение которых и упростит разрабатываемый программно-аппаратный комплекс.

Модель коммерциализации

1. Предоставление услуг по обучению высокоточных моделей фильтрации и слияния данных инерциальных датчиков внешним заказчикам.
2. Использование обучаемых моделей в собственной продукции с инерциальными датчиками.

К кому можно сходить

1. Лаборатория микроприборов.
2. Можно поискать на отраслевых экспо.