http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/26937 2026-04-18T06:54:20Z 2026-04-18T06:54:20Z Снегірьов, Владислав Віталійович Snehirov, Vladyslav http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/30891 2026-01-29T09:53:21Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Система динамічного визначення циклограми розумного світлофору з врахуванням небезпечних метеоумов за допомогою навчання з підкріпленням Authors: Снегірьов, Владислав Віталійович; Snehirov, Vladyslav Abstract: UA: Система динамічного визначення циклограми розумного світлофору спроєктовано відносно локального світлофора. Основна увага в роботі приділена побудові циклограми із змінними параметрами (тривалість циклу; кількість, тривалість та послідовність фаз) і врахуванням небезпечних метеоумов для світлофора. Моделювання системи виконано засобами UML діаграм. Сценарії визначення циклограми реалізовані в середовищах Mental та Modeler MATLAB. У якості алгоритму навчання з підкріпленням обрано Soft Actor-Critic (SAC). Розроблено власне середовище SmartTrafficEnv та сформовано синтетичний набір даних, який моделює різні погодні й транспортні умови, зокрема умови нормального руху і умови наявності туману та ожеледиці. Навчений агент визначає тривалості зеленого, жовтого, червоного сигналів і захисного інтервалу безпеки залежно від стану метеоумов оточення світлофору. Інтеграцію модулів системи реалізовано у середовищі Node-RED для обробки даних, виконання розрахунків параметрів циклограми та відображення результатів. Проведене тестування підтвердило здатність системи динамічно змінювати параметри циклограми відповідно до умов середовища з пріоритетом безпеки руху.; EN: The system for dynamic determination of the smart traffic light cycle is designed for a local traffic light. The main attention in the work is paid to the construction of a cycle with variable parameters (cycle duration; number, duration and sequence of phases) and taking into account dangerous weather conditions for the traffic light. The system is modeled using UML diagrams. The cycle definition scenarios are implemented in the Mental and Modeler MATLAB environments. Soft Actor-Critic (SAC) is selected as the reinforcement learning algorithm. The SmartTrafficEnv environment has been developed and a synthetic dataset has been formed that simulates various weather and transport conditions, in particular, normal traffic conditions and conditions of fog and ice. The trained agent determines the durations of green, yellow, red signals and the all-red clearance interval depending on the weather conditions surrounding the traffic light. The integration of the system modules is implemented in the Node-RED environment for data processing, calculation of cycle parameters and display of results. The testing confirmed the system's ability to dynamically change the cyclegram parameters according to environmental conditions with traffic safety as a priority.

2026-01-01T00:00:00Z Полуектов, Олексій Геннадійович Poluektov, Oleksii http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/30890 2026-01-29T09:46:41Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Система ідентифікації персоналізованих динамічних сценаріїв роботи розумного будинку на основі методу регресійного дерева рішень Authors: Полуектов, Олексій Геннадійович; Poluektov, Oleksii Abstract: UA: Метою роботи є створення програмно-апаратної системи ідентифікації персоналізованих динамічних сценаріїв роботи розумного будинку. Персоналізовані динамічні сценарії роботи розумного будинку здатні підвищити енергоефективність та забезпечити індивідуалізований підхід до комфорту користувачів. Система ідентифікації визначає сценарій роботи розумного дому враховуючи історичні дані результатів моніторингу показників температури, вологості, рівня освітленості приміщення і наявності людини в приміщенні. Моделювання системи виконано засобами UML діаграм, а також в середовищах Mental Modeler та MATLAB. В середовище Node-RED інтегровані модулі системи, які забезпечують формування синтетичних даних із врахуванням перехідних процесів в системі, для навчання моделі регресійного дерева рішень; отримання даних від сенсорів за протоколом MQTT; визначення сценаріїв роботи розумного дому за допомогою вже навченої моделі регресійного дерева рішень та візуалізацію результатів ідентифікації сценаріїв в Node-RED. Система ідентифікації задовольняє потребам граничних обчислень. Проведене тестування системи підтвердило перспективність обраного підходу до формування сценаріїв роботи, що динамічно змінюються відповідно уподобань користувача.; EN: The purpose of the work is to create a software and hardware system for identifying personalized dynamic scenarios of smart home operation. Personalized dynamic scenarios of smart home operation can increase energy efficiency and provide an individualized approach to user comfort. The identification system determines the scenario of a smart home operation considering historical data from monitoring results of temperature, humidity, room illumination level and presence of a person in the room. The system is modeled using UML diagrams, as well as in the Mental Modeler and MATLAB environments. The Node-RED environment integrates system modules that provide synthetic data generation taking into account transient processes in the system for training a regression decision tree model; receiving data from sensors via the MQTT protocol; determining smart home operation scenarios using an already trained regression decision tree model and visualizing the results of scenario identification in Node-RED. The identification system meets the needs of edge computing. The system testing confirmed the promising approach to the formation of work scenarios that dynamically change according to user preferences.

2026-01-01T00:00:00Z Гріненко, Олександр Сергійович Hrinienko, Oleksandr http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/30889 2026-01-29T09:39:55Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Інтелектуальна, керована подіями система управління мобільним роботом, що обслуговує пасажирів у вагоні поїзда Authors: Гріненко, Олександр Сергійович; Hrinienko, Oleksandr Abstract: UA: Метою роботи є дослідження та розробка інтелектуальної системи підтримки обслуговування пасажирів у вагоні поїзда з використанням мобільного робота для підвищення рівня комфорту, безпеки та якості сервісу. Предметом дослідження є методи та моделі прийняття рішень в інтелектуальних роботизованих системах транспортної галузі. Методами дослідження є аналіз наукових джерел за тематикою роботи, когнітивне моделювання, методи нечіткої логіки та синтез інтелектуальної інформаційної системи. У роботі виконано проєктування інтелектуальної системи з використанням UML діаграм, побудовано модель нечіткої когнітивної карти для аналізу взаємозв’язків між параметрами функціонування системи, а також розроблено модель в середовищі MATLAB. У середовищі Node-RED створено динамічний прототип системи, що реалізує логіку прийняття рішень та взаємодію мобільного робота з пасажирами у режимі реального часу за моделлю подієво-керованої архітектури (Event-Driven Architecture). Проведено моделювання та аналіз результатів, які підтвердили адекватність і працездатність запропонованих рішень.; EN: The purpose of this work is to develop and study an intelligent system that supports passenger service in a train carriage, utilizing a mobile robot to enhance comfort, safety, and service quality. The subject of the study is methods and models of decision-making in intelligent robotic systems for transportation. The research methods include analysis of scientific sources on the topic of the work, cognitive modeling, fuzzy logic methods, and synthesis of an intelligent information system. The work involves designing an intelligent system using UML diagrams, constructing a fuzzy cognitive map model to analyze the relationships between the system's parameters, and developing a Mamdani-type fuzzy inference model in the MATLAB environment. A dynamic prototype of the system was created in the Node-RED environment, which implements decision-making logic and enables real-time interaction between the mobile robot and passengers using an Event-Driven Architecture approach. Modeling and analysis of the results were conducted, confirming the adequacy and performance of the proposed solutions.; Qualification work

2026-01-01T00:00:00Z Нотченко, Дмитро Андрійович Notchenko, Dmytro http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/29602 2025-09-27T04:42:34Z 2025-01-01T00:00:00Z

Title: Система керування оминанням перешкоди на маршруті переміщення колісного робота що рухається в пересіченій місцевості за даними датчика компас Authors: Нотченко, Дмитро Андрійович; Notchenko, Dmytro Abstract: UA: Об’єкт дослідження – системи керування процесом оминання перешкод на маршруті руху колісного мобільного робота в умовах пересіченої місцевості. Мета роботи – проєктування системи керування, здатної забезпечити автоматичне оминання перешкод колісним роботом із подальшим коригуванням курсу відповідно до заданої траєкторії. Основним принципом роботи системи є аналіз показників цифрового компаса, що дозволяє підтримувати орієнтацію під час та після виконання маневрів. Система також має забезпечувати дотримання безпечної відстані до навколишніх об’єктів та самостійно відновлювати правильний напрям руху після відхилення. Методи дослідження – аналіз та синтез моделей поведінки мобільного робота в умовах складного рельєфу та обмеженого простору; побудова UML- діаграм; застосування нечіткої когнітивної карти для виявлення причинно- наслідкових зв’язків між параметрами системи; розробка нечіткого контролера на основі бази правил з використанням інструментів MATLAB. У процесі роботи було побудовано концептуальну модель системи у вигляді UML-діаграми варіантів використання, яка описує сценарії взаємодії оператора та робота, а також автономні дії робота в процесі навігації. Також створено UML-діаграму розгортання, що відображає структуру апаратного та програмного забезпечення системи, включаючи прототип робота на базі мікроконтролера ESP32 WROOM 32 DevKit v1, цифрового компаса, ультразвукових датчиків та інших функціональних вузлів.; EN: The object of research is control systems for the process of avoiding obstacles on the route of a wheeled mobile robot in rough terrain. The purpose of the work is to design a control system that can provide automatic avoidance of obstacles by a wheeled robot with subsequent course adjustment in accordance with a given trajectory. The main principle of operation of the system is the analysis of digital compass sensor, which allows robot to maintain orientation during and after maneuvers. The system must also ensure that a safe distance to surrounding objects is maintained and independently restore the correct direction of movement after a deviation. Research methods are analysis and synthesis of models of behavior of a mobile robot in conditions of complex terrain and limited space; construction of UML diagrams; application of a fuzzy cognitive map to identify cause-and-effect relationships between system parameters; development of a fuzzy controller based on the rule base using MATLAB tools. In the course of the work, a conceptual model of the system was constructed in the form of a UML Use Case diagram, which describes scenarios of interaction between the operator and the robot, as well as autonomous actions of the robot during navigation. A UML deployment diagram has also been created showing the system's hardware and software structure, including system prototype based on the ESP32 WROOM 32 DevKit v1 microcontroller, digital compass, ultrasonic sensors, and other functional components.

2025-01-01T00:00:00Z