Với mục tiêu tập trung vào việc tích hợp các phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các thuật toán tìm kiếm, cụ thể là học sâu (deep learning), với các thuật toán hoạch định đường đi sử dụng thuật toán tìm kiếm để nâng cao khả năng tự hành của robot di động trong môi trường thực tế. Đề án Nghiên cứu xây dựng bản đồ số sử dụng phương pháp học sâu và thiết kế quỹ đạo chuyển động đã thực hiện nghiên cứu, ứng dụng phương pháp học sâu cho bài toán trích xuất bản đồ từ ảnh vệ tinh; Thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot di động hoạt động trong môi trường xác định; Làm chủ công nghệ nền tảng để phát triển các loại robot di động thích nghi và làm việc trong các môi trường thay đổi. Kết quả nghiên cứu được trình bày trong 4 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về phương pháp thiết kế bản đồ và hoạch định đường dẫn cho robot di động; Chương 2: Mô hình học sâu và các thuật toán thiết kế quỹ đạo; Chương 3: Xây dựng mô hình học sâu và thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot; Chương 4: Kết quả và đề xuất. Trên cơ sở của kết quả nghiên cứu liên quan, đề án đã tập trung vào việc tích hợp các phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các thuật toán tìm kiếm, cụ thể là học sâu (deep learning), với các thuật toán hoạch định đường đi sử dụng thuật toán tìm kiếm để nâng cao khả năng tự hành của robot di động trong môi trường thực tế.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Phạm Thanh Tùng, GVHD: Nguyễn Anh Tú
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu xây dựng bản đồ số sử dụng phương pháp học sâu và thiết kế quỹ đạo chuyển động
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Cơ khí
Mô tả vật lý:	84tr.
Năm xuất bản:	2025