Browsing by Subject "czujniki"

Now showing 1 - 20 of 33

Access status: Open Access ,
Adaptacja modelu matematycznego czujnika radarowego na potrzeby testów zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy w środowiskach wirtualnej jazdy
(Data obrony: 2024-09-11) Jasiński, Michał
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ang. Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) pełnią dziś kluczową rolę w kontekście zapewnienia bezpieczeństwa w ruchu drogowym. Systemy te analizują w czasie rzeczywistym najbliższe otoczenie samochodu, bazując na informacjach zwróconych przez czujniki zamocowane na tym pojeździe. by w razie wystąpienia realnego zagrożenia przejąć kontrolę nad maszyną. Jedną z najważniejszych aplikacji jest zaawansowany system hamowania awaryjnego (ang. Advanced Emergency Braking System, AEBS), która ma na celu uniknięcie potencjalnie groźnej w skutkach kolizji, na przykład w momencie utraty koncentracji przez kierowcę lub w warunkach ograniczonej przejrzystości powietrza. Układy takie jak AEBS oparte są w znacznej mierze na pomiarach z radarów samochodowych, które dla pojazdów widocznych z perspektywy sensora obliczają ich odległość od czujnika, prędkość względną oraz kąt w płaszczyźnie horyzontalnej pomiędzy obiektem a celownikiem radaru (ang. boresight). Weryfikacja urządzeń klasy ADAS to niezwykle kluczowe zagadnienie. W szczególności przed wdrożeniem systemu do produkcji należy w rzetelny sposób ocenić jego działanie w krytycznych sytuacjach. W tym celu przeprowadza się szereg jazd weryfikacyjnych, w trakcie których gromadzi się dane z czujników zamontowanych na samochodzie testowym. Następnie, na podstawie informacji zebranych z sensorów, analizuje się decyzje podjęte przez układ typu ADAS w trakcie danej serii przejazdów. Zrealizowanie tego typu kampanii w całości na drogach publicznych to niesłychanie kosztowna operacja. Dlatego coraz częściej producenci samochodów decydują się wykonać część eksperymentów w symulatorach jazdy. Dzięki takiemu podejściu, określanemu mianem wirtualnej walidacji, możliwe jest nie tylko skrócenie procesu oceny, ale także zweryfikowanie systemu w sytuacjach, które w rzeczywistości nie byłyby możliwe do przetestowania ze względów bezpieczeństwa. Wirtualna walidacja musi być oczywiście wiarygodna, dlatego konieczne jest, by symulacja precyzyjnie odwzorowywała rzeczywistość. Oznacza to przede wszystkim konieczność uwzględnienia modeli matematycznych sensorów, generujących sztuczne pomiary wiernie naśladujące dane zwracane przez rzeczywiste czujniki. Jak wspomniano, radary samochodowe pełnią kluczową rolę we współczesnych systemach typu ADAS. Niestety, sensory te są silnie niedeterministyczne, głównie ze względu na losowość procesu propagacji fali elektromagnetycznej. Dlatego też opracowanie modelu matematycznego czujnika radarowego jest zadaniem nietrywialnym. Istotna jest tutaj nie tylko dokładność odwzorowania, ale także niska złożoność obliczeniowa modułu, by umożliwić wirtualny test układu typu ADAS w czasie rzeczywistym. W literaturze opisano do tej pory wiele skutecznych rozwiązań. Niemniej jednak analizując dostępne prace można zauważyć, że wciąż nie opisano metody charakteryzującej się zarówno wysokim poziomem wiarygodności, jak i prostotą w opracowaniu i w kalibracji. W tej pracy omówiony zostanie innowacyjny model matematyczny czujnika radarowego oparty na niezwykle ciekawej koncepcji centrów rozpraszania, reprezentujących w przybliżony sposób rozproszenie fali elektromagnetycznej w przestrzeni. Model ten zostanie dostosowany do wymagań przemysłu motoryzacyjnego związanych z weryfikacją urządzeń klasy ADAS w symulacji. Po pierwsze, model będzie sformalizowany pod kątem kluczowego w dziedzinie wirtualnej walidacji standardu ASAM OSI. Po drugie, na bazie pomiarów z rzeczywistych czujników radarowych zidentyfikowane i wprowadzone będą do modelu modyfikacje mające na celu zwiększenie rzetelności procesu generacji sztucznych pomiarów w ważnych z perspektywy systemów typu ADAS scenariuszach jazdy. Po trzecie, przeprowadzona zostanie procedura identyfikacji parametrów modelu. W końcu, z wy korzystaniem autorskiej metody weryfikacji, udowodniona będzie zarówno wiarygodność zmodyfikowanego modelu, jak i jego zdolność do pracy w czasie rzeczywistym. Co za tym idzie, uzasadnione zostanie, iż model matematyczny czujnika radarowego bazujący na koncepcji centrów rozpraszania może być użyteczny w kontekście testów systemu klasy ADAS w czasie rzeczywistym w symulatorze jazdy, niezależnie od poziomu skomplikowania wirtualnego scenariusza.
Access status: Open Access ,
Algorytmy kalibracji i auto-kalibracji sensorów radarowych dla systemów aktywnego bezpieczeństwa i jazdy autonomicznej
(Data obrony: 2025-04-16) Burza, Rafał Michał
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Radary odgrywają kluczową rolę w zaawansowanych systemach wspomagania kierowcy oraz jazdy autonomicznej, zapewniając informacje o otoczeniu pojazdu. Zapewnienie wysokiej jakości pomiarów we wspólnym układzie współrzędnych samochodu jest możliwe tylko poprzez zastosowanie algorytmów estymujących błąd orientacji i korygujących wartości zmierzonych kątów. Pierwszą z innowacji wprowadzonych w tej rozprawie jest udoskonalenie algorytmu statycznej kalibracji radaru. Estymacja horyzontalnego przekrzywienia radaru w tej metodzie sprawia trudności, dlatego algorytm został wzbogacony o metodę iteracyjną, jaką jest średnia odporna. Udoskonalony w ten sposób proces kalibracji został opatentowany i wdrożony do produkcji. Kolejną zaproponowaną metodą jest model matematyczny, który w przypadku radarów zdolnych do pomiaru kąta elewacji, pozwala na uwzględnienie trzeciej osi obrotu radaru podczas korekcji detekcji, a także model, pozwalający na algorytmiczne estymowanie błędów orientacji radaru w trzech osiach. Trzecią opracowaną metodą jest trójosiowa kalibracja post-factum, zaprojektowana do estymacji trójosiowego błędu orientacji radaru, nawet gdy radar nie posiada możliwości pomiaru elewacji. Wyniki wskaźników jakości potwierdziły, że trójosiowa korekta detekcji wyznaczonymi kątami redukuje błąd średniokwadratowy rzeczywistych detekcji.
Access status: Open Access ,
Badania modelowe właściwości metrologicznych układu do pomiaru stężenia tlenu w gazie wydechowym z zastosowaniem czujnika elektrochemicznego
(Data obrony: 2009-07-02) Przybyło, Tadeusz
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki
The thesis relates to research on the dynamic properties of the correction of electrochemical oxygen concentration sensor, in application for measuring oxygen concentration for measuring oxygen concentration wave in breath. At the moment this type of sensors are often used in the medical apparatus. They have multipe and nonlinear dynamics, therefore it is necessary to construct measuring apparatus with systems that correct dynamic error. The thesis shows that choice of the appropriate sensor model, which takes into account its dynamic properties, allows effective correction of the dynamic error of the sensor and analyzer, where the sensor was used. In the case of that thesis, it was built a model of oxygen concentration analyzer consists of model of pneumatic system, which absorbs gas samples and the model of sensor. In the system it was examined two ways of modeling: physical, covering all the physical phenomena in the sensor, and formal, that shows the nature of complex dynamics of the sensor. Parameters of the models were identified based on the results of the measurements recorded in the real system. Physical model of the sensor proved to be difficult to apply in the corrector of the system dynamic properties. Mathematical model of the sensor provides a simplified description of its dynamic properties. Therefore, the nonlinear dynamics of the sensor was modeled with the help of the system of spline differential equation and that model is reversible. Proposed spline model was used in the construction of the corrector of dynamic properties analyzer. Algorithm of the correction was implemented as a corrective procedure in the Matlab program and in microcontroller type SOC. Elaborated way of the correction tested effectiveness of its activity, based on measurements in a real system analyzer.
Access status: Restricted ,
Budowa i zasada działania elementów MEMS
(Data obrony: 2013-01-31) Mazurek, Michał
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Access status: Restricted ,
Czujnik do wykrywania mikropęknięć konstrukcji
(Data obrony: 2010-10-29) Majewski, Łukasz
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Access status: Restricted ,
Development of the system for measuring fluid level in connected tanks
(Data obrony: 2020-07-10) Kędzia, Karina
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Open Access ,
Edge implementation of an adaptive wavelet transform for improved Smart Grid sensor data compression
(Data obrony: 2026-02-17) Prokop, Kamil
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Niniejsza praca podejmuje wyzwanie nadmiernej transmisji i przechowywania danych w systemach pomiarowych Smart Grid opartych na loT. Efektywna kontrola sieci zależy od wysokiej jakości danych, ale obecna infrastruktura ogranicza skalowalność. Aby temu zaradzić, praca proponuje nowe ramy parametryzacji dla algorytmów opartych na dyskretnej transformacji falkowej (DWT), poprawiając kompresję bez poświęcania integralności sygnału. Metoda dostosowuje parametry DWT do skompresowanego sygnału. Próbki sygnału są oznaczane za pomocą optymalizacji bayesowskiej. Sieć neuronowa dodatkowo przyspiesza wybór parametrów, obniżając koszty obliczeniowe ponad 3000 razy. Przedstawiono skalowalną, adaptowalną architekturę, w tym wbudowaną implementację gotową do wdrożenia w świecie rzeczywistym. System może dynamicznie dostosowywać pąrametiy kompresji w czasie wykonywania, bez dodatkowych opóźnień, co jest krytyczne dla monitorowania w czasie rzeczywistym w zakresie ochrony sieci i jakości zasilania. Wyniki eksperymentalne pokazują ~50% redukcję rozmiaru danych. Praca zawiera również przegląd obecnych metod kompresji, zarysowuje kluczowe wyzwania w transmisji informacji Smart Grid i sugeruje przyszłe prace nad zaawansowanymi architekturami neuronowymi i analizą w czasie rzeczywistym. Badania te przyczyniają się do rozwiązania, które obniża koszty przesyłania i przechowywania danych pomiarowych w Smart Grid.
Access status: Restricted ,
Interfejs fotela pasażera z pamięcią ustawień
(Data obrony: 2020-12-21) Wywrot, Łukasz
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Restricted ,
Kalibracja popularnych czujnikow stosowanych w nauce obywatelskiej („citizen science”) oraz w internecie rzeczy (IoT)
(Data obrony: 2020-01-24) Grzebień, Kamil; Kmita, Paweł
Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
Access status: Restricted ,
Kalibracja popularnych czujnikow stosowanych w nauce obywatelskiej („citizen science”) oraz w internecie rzeczy (IoT)
(Data obrony: 2020-01-24) Kmita, Paweł; Grzebień, Kamil
Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
Access status: Open Access ,
Low-level sensor data fusion for Object Detection in an Autonomous Vehicle perception system based on a Machine Learning approach
(Data obrony: 2024-04-24) Dworak, Daniel
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Jazda autonomiczna to jeden z głównych tematów badawczych w branży motoryzacyjnej. Pełna automatyzacji procesu prowadzenia pojazdu może przynieść znaczne korzyści, obejmujące wyższy komfort użytkowania takiego pojazdu i poprawę ogólnego bezpieczeństwa na drogach. Nowe narzędzia i postęp technologiczny umożliwiają tworzenie coraz bardziej zaawansowanych systemów, które starają się w pełni zrealizować możliwości pojazdów autonomicznych. W tym nieustannie zmieniającym się obszarze, czujniki takie jak kamery, LiDAR i Radar odgrywają istotną rolę w systemach percepcji, odpowiedzialnych za funkcje poznawcze takich pojazdów. Czujniki te pełnią rolę oczu i uszu systemów percepcji, rejestrując kluczowe dane z otoczenia w postaci obrazów czy chmur punktów. W niniejszej rozprawie przedstawiona jest dogłębna analiza takich czujników, koncentrująca się zarówno na ich budowie, jak i formacie dostarczanych przez nie danych. Jest to szczególnie istotne z uwagi na to, że stanowią one dane wejściowe dla dedykowanych algorytmów percepcji, które tworzą cyfrowy model otoczenia. Wśród tych algorytmów, metody uczenia maszynowego zyskały w ostatnim czasie znaczną popularność w odniesieniu do systemów percepcji. Zwłaszcza w problemach związanych z wykrywaniem obiektów, poprzez wnikliwą analizę danych z czujników, takie rozwiązania dominują obecnie w aplikacjach przemysłowych. Osiągają one doskonałe wyniki i oferują perspektywy dalszych udoskonaleń. Temat badawczy tej pracy skupia się właśnie na systemach percepcji pojazdów autonomicznych opartych o metody uczenia maszynowego, a konkretnie konwolucyjne sieci neuronowe i podejście głębokie do ich projektowania. Te techniki znacznie usprawniły dziedzinę percepcji, umożliwiając pojazdom precyzyjne postrzeganie otoczenia. Dzięki wykorzystaniu nowoczesnych architektury omówionych w tej pracy, takie sieci są w stanie odkrywać skomplikowane wzorce i reprezentacje z danych pochodzących z czujników, co prowadzi do lepszego zrozumienia badanego otoczenia. Ponadto, metodyka percepcji może znacząco skorzystać z dopełniających się informacji dostarczanych z różnych źródeł. W kontekście takiego rozwiązania, każdy czujnik ma swoje zalety i wady, a połączenie różnych urządzeń w zestawie czujników pojazdu autonomicznego może złagodzić ich niepożądane cechy, co w rezultacie poprawi cały system. Kierując się tą myślą, niniejsza praca badawcza skupia się przede wszystkim na wykorzystaniu fuzji danych z czujników i eksploracji jej korzyści. Koncepcja fuzji danych jest szczegółowo omówiona wraz z różnymi metodami łączenia danych z czujników. Spośród tych metod szczególnie interesującym jest specjalny typ niskopoziomowej fuzji danych, który naturalnie dobrze współgra z podejściem przetwarzania danych z użyciem sieci neuronowych. Głównym celem tej rozprawy doktorskiej jest określenie, czy oparte na metodach uczenia maszynowego rozwiązanie fuzji niskopoziomowej może okazać się korzystne dla systemu percepcji pojazdu autonomicznego w zadaniu związanym z wykrywaniem obiektów na drodze. Fuzja ta jest przeprowadzana na obrazach z kamer oraz danych chmur punktów z czujników LiDAR lub radaru. Kluczową innowacją w dążeniu do tego celu jest nowatorskie podejście do fuzji niskopoziomowej, nazwane metodą Cross-Domain Spatial Matching. Metoda CDSM oferuje alternatywną technikę fuzji, niespotykaną dotąd w tej dziedzinie badań. Składa się ona z dwóch głównych elementów: dopasowania domen danych z czujników i metod fuzji. Pierwszy komponent zajmuje się ujednoliceniem odczytów czujników związanym z różnymi orientacjami próbek w stosunku do wspólnego układu współrzędnych pojazdu. Po takim dopasowaniu możliwe staje się łączenie danych z różnych czujników bez dodatkowych rzutowań i konwersji. Pozwala to także na bezpośrednie zastosowanie zaproponowanych strategii fuzji. W tej pracy badawczej przedstawiono trzy takie unikalne strategie, bazujące na różnych podejściach i niosące różnorodne korzyści, które są poddane dalszej weryfikacji w kolejnych rozdziałach. Oba elementy CDSM są zintegrowane w stworzonej architekturze sieci neuronowej. Ta integracja ułatwia nie tylko uczenie sieci w tak zwanym podejściu \textit{end- to-end}, ale także przyczynia się do efektywnych czasów inferencji modelu podczas jego wdrożenia. Aby zaimplementować kompletną architekturę sieci neuronowej związanej z percepcją obiektów, zaprojektowane są również modele przetwarzające dane z pojedynczych czujników, oparte na najnowocześniejszych rozwiązaniach z odpowiadających im dziedzin. Modele te spełniają podwójną rolę: po pierwsze, pozwalają na ocenę wydajności systemu percepcji, gdy opiera się on wyłącznie na jednym czujniku, a po drugie, stanowią integralne moduły w architekturze fuzji, odpowiedzialne za wyodrębnianie cech z każdej próbki danych wejściowych. Poprzez dokładne eksperymenty i odpowiednie techniki oceny jakości, przeprowadzane są dalsze badania dotyczące skuteczności fuzji, wykorzystujące dwa publiczne zbiory danych z dziedziny motoryzacji - KITTI i NuScenes. Praca doktorska zawiera szczegółową charakterystykę tych zbiorów wraz z dokładnym opisem przebiegu procesu uczenia poszczególnych modeli. Ponadto, wyniki modeli bazujących na pojedynczych czujnikach oraz modeli fuzji zostają przedstawione w sposób, który umożliwia porównanie ich ze sobą. Przeprowadzona zostaję dogłębna analiza wyników predykcji obiektów zarówno wizualna, jak i pod względem przyjętych wskaźników jakości. Dla rozwiązania opartego o fuzję, analiza zostaje rozszerzona o badania pokazujące zyski nad jedno- czujnikowymi modelami oraz przykłady przypadków brzegowych, oferujące wgląd w scenariusze, w których model fuzji odbiega od odpowiedników bazujących tylko na jednym źródle danych. Zapewnione jest również porównanie do wiodących rozwiązań fuzyjnych, co ułatwia umiejscowienie metody CDSM wśród obecnie wykorzystywanych technik. Analiza tych wyników pozwala na wyciągnięcie wniosków dotyczących zaproponowanej metody fuzji w systemach percepcji pojazdów autonomicznych oraz sformułowania odpowiedzi na pytanie, czy fuzja niskopoziomowa może okazać się korzystna do tego celu.
Access status: Restricted ,
MEMSy i ich zastosowania
(Data obrony: 2010-11-04) Słobodzian, Bogdan
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Access status: Restricted ,
Mikroprocesorowy sterownik parametrów klimatu szklarni
(Data obrony: 2020-01-22) Cholewa, Jakub
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Restricted ,
Monitoring of artificial biological heart valve
(Data obrony: 2020-01-23) Bomba, Piotr
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Access status: Restricted ,
Nasobna platforma pomiarowa do zastosowań w opiece zdrowotnej i biomedycynie
(Data obrony: 2019-07-11) Swoboda, Konrad
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Restricted ,
Opracowanie systemu sterowania maszyny do testowania własności wytrzymałościowych cienkich drutów
(Data obrony: 2021-03-22) Przybylik, Grzegorz
Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
Access status: Restricted ,
Pomiary : czujniki i metody pomiarowe wybranych wielkości fizycznych i składu chemicznego
(Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, ©2009) Piotrowski, Janusz
Access status: Restricted ,
Pomiary elektryczne wielkości nieelektrycznych
(Wydawnictwa AGH, 2010) Gawędzki, Wacław
Access status: Restricted ,
Praktyczny algorytm sterowania dwukołowym robotem samobalansującym.
(Data obrony: 2020-01-21) Stachura, Rafał
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Open Access ,
Primenenie diskretnyh datčikov v mobil'nyh informacionno-izmeritel'nyh sistemah štangovyh skvažinnyh nasosnyh ustanovok
(2008) Lopatin, Valerij V; Bednarz, Stanisław; Kopej, I B; Kopej, Bogdan Volodimirovič
Basics of parameters, structure and application range determination of mobile control-measurement systems have been developed in cooperation of Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas, Institute of Geotechnical Mechanics NAS and AGH University of Science and Technology for technical status evaluation of rod pump units. Discrete signal needs of different structural and functional system conceptions than analog signal. Justified and rational selection of discrete interface is possible on the basis of complex problems researches relative to control-measurement systems implementation in industrial conditions. Output signal is two variable functions of object location and supply current intensity for sensor. Sensor provides only logic transformation, therefore is completed with discrete interface of control-measurement systems fulfill memory function.