http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33910 2026-10-31T16:05:25Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33914 Title: Автономний гаражний комплекс: роботизована система моніторингу стану воріт Authors: Остапенко, Олег Ярославович; Oleg Ostapenko Abstract: UA: Об'єктом дослідження є процеси автоматизованого моніторингу та розпізнавання стану воріт гаражного комплексу. Метою роботи є розробка програмно-апаратного прототипу роботизованої системи для визначення стану гаражних воріт. Методи дослідження: нечітке когнітивне моделювання (FCM), теорія нечітких множин, комп'ютерне моделювання. У роботі сформовано концептуальну та фізичну моделі системи у вигляді UML-дiaгpaм. Апаратний прототип побудовано на базі мобільної платформи TurtleBot3 із контролером OpenCR та мікрокомп'ютером Raspberry Pi 4, що об'сднуе просторові дані від лазерного далекоміра RPLidar A1 та показники магнітного датчика Холла KY-024. Спросктовано та протестовано логіко-математичну модель нечіткого контролера у середовищі MATLAB (Fuzzy Logic Toolbox). Розроблена комплексна база правил дозволяе алгоритму розпізнавати стан гаражних воріт та виявляти апаратні аномалії, ефективно компенсуючи сенсорний шум за допомогою налаштованих функцій належності.; EN: The object of the study is the processes of automated monitoring and recognition of the state of the gate in the conditions of a garage complex. The purpose of the work is to develop a software and hardware prototype of a robotic system for determining the state of the garage gate. Research methods: fuzzy cognitive modeling (FCM), fuzzy set theory, computer modeling. The work forms a conceptual and physical model of the system in the form of UML diagrams. The hardware prototype is built on the basis of the TurtleBot3 mobile platform with an OpenCR controller and a Raspberry Pi 4 microcomputer, which combines spatial data from the RPLidar Al laser rangefinder and the readings of the KY-024 Hall magnetic sensor. A logical-mathematical model of a fuzzy controller is designed and tested in the MATLAB environment (Fuzzy Logic Toolbox). The developed comprehensive rule base allows the algorithm to recognize the state of the garage door and detect hardware anomalies, effectively compensating for sensor noise using customized membership functions. 2026-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33913 Title: Автоматизована система залізничного переїзду Authors: Окольничий, Кирило Максимович; Okolnychyi, Kyrylo Abstract: UA: Об'єктом дослідження є автоматизована система контролю залізничними переїздами із використанням технологій LIDAR для автоматичного визначення інтервалу часу, на який переїзд буде закритий, світлова сигналізація буде включена, а шлагбауми не будуть відкритими. Метою роботи є проєктування автоматизованої системи контролю залізничним переїздом із використанням LIDAR для визначення часу закриття переїзду Б під час pyxy поїзда від переїзду А до моменту повного проходження переїзду Б. На основі отриманих даних система обчислюс тривалість закриття переїзду Б, забезпечуючи керування иілагбаумами, світловою сигналізаціею та передаванням інформації диспетчеру. Методами дослідження е аналіз обробки даних LIDAR-ceнcopiв, моделювання часових параметрів pyxy поїзда між двома переїздами та ухвалення рішень щодо автоматизованого керування переїзною інфраструктурою. Були побудовані UML діаграми концептуальної, логічної та фізичної моделей системи. Апаратний прототип реалізовано на мікроконтролері ЕЅРЗ2 із застосуванням LIDAR-ceнcopiв та засобів бездротового зв'язку. Визначення часу закриття переїзду Б здійснено на основі нечіткої когнітивної карти (Fuzzy Cognitive Мар, FCM), аналіз дав змогу встановити концепти, що визначають тривалість закриття переїзду, i обгрунтувати формування нечітких змінних для моделювання системи за допомогою нечіткого виведення в MATLAB.; EN: The object of the study is an automated railway crossing control system using LIDAR technology to automatically determine the time interval for which the crossing will be closed, the traffic lights will be turned on, and the barriers will not be open. The purpose of the work is to design an automated railway crossing control system using LIDAR to determine the closing time of crossing B during the movement of the train from crossing A to the moment of complete passage of crossing B. Based on the data obtained, the system calculates the duration of closing crossing B, ensuring control of the barriers, traffic lights and transmission of information to the dispatcher. The research methods are the analysis of data processing of LIDAR sensors, modeling of the time parameters of train movement between two crossings and making decisions on automated control of the crossing infrastructure. Had been built UML diagrams of the conceptual, logical, and physical models of the system. The hardware prototype is implemented on an ESP32 microcontroller using LIDAR sensors and wireless communication. The determination of the closing time of the crossing B is carried out on the basis of a fuzzy cognitive map (Fuzzy Cognitive Map, FCM), the analysis made it possible to establish concepts that determine the duration of the crossing closure, and to justify the formation of fuzzy variables for system modeling using fuzzy inference in MATLAB. 2026-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33912 Title: Система керування рухом по азимуту колісного робота Authors: Довженко, В’ячеслав Сергійович; Dovzhenko, Viacheslav Abstract: UA: Об'єктом дослідження є система керування рухом колісного робота по азимуту на основі датчика компаса HMC5883L та п'яти ультразвукових датчиків HC-SR04. Метою роботи є проєктування апаратно-програмної системи керування рухом колісного робота по азимуту з мінімальним відхиленням від курсу під час об'їзду перешкод за допомогою нечіткого керування. Методами дослідження е аналіз наявних підходів до азимутального керування колісними роботами, моделювання нечіткої когнітивної карти в Mental Modeler та нечіткої системи керування в MATLAB. В роботі визначено лінгвістичні змінні системи. Вхідними змінними с відхилення від азимуту та показники п'яти ультразвукових датчиків, розташованих спереду, ліворуч, праворуч, під кутом 45° спереду-ліворуч та 45° спереду-праворуч. Вихідними змінними е напрям pyxy та кут повороту. Сформовано базу правил нечіткого керування для чотирьох сценаріїв pyxy: без перешкод, об'їзд перешкоди, pyx біля кута та комбінований сценарій. Сформовано концептуальну, логічну та фізичну моделі системи у вигляді UML-діаграм. Апаратний прототип системи включая мікроконтролер Arduino Uno, датчик компаса HMC5883L, п'ять ультразвукових датчиків HC-SR04 та драйвер двигунів L298N.; EN: The object of the study is an azimuth motion control system for a wheeled robot based on the HMC5883L compass sensor and five HC-SR04 ultrasonic distance sensors. The purpose of the work is to design a hardware-software azimuth motion control system for a wheeled robot with minimum course deviation during obstacle avoidance using fuzzy control methods. The research methods include analysis of existing approaches to azimuth control of wheeled robots, fuzzy cognitive map modelling in Mental Modeler, and fuzzy logic system simulation in MATLAB. The system linguistic variables are defined. The input variables are azimuth deviation and readings from five ultrasonic sensors positioned at the front, left, right, front-left at 45°, and front-right at 45°. The output variables are motion direction and steering angle. A fuzzy rule base is formed for four motion scenarios: obstacle-free motion, obstacle avoidance, motion near a corner, and a combined scenario. Conceptual, logical, and physical models of the system are presented as UML diagrams. The hardware prototype includes an Arduino Uno microcontroller, HMC5883L compass sensor, five HC-SR04 ultrasonic sensors, and L298N motor driver. 2026-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33911 Title: Система моніторингу sЕМG-сигналів та визначення рухів для біонічного протезу передпліччя Authors: Алексеєва, Катерина Максимівна; Aleksieieva, Kateryna Abstract: UA: Об’єктoм дослідження є системи моніторингу та аналізу сигналів поверхневої електроміографії та розпізнавання рухів, які людина, що використовуе біонічний протез передпліччя, бажає виконати. Метою роботи є проектування програмно-апаратної системи моніторингу даних від сенсорів sEMG та аналізу біопотенціалів м'язів передпліччя. Для виконання моделювання системи використані дані відкритої бази даних NinaPro DB1, в якій збережені дані м'язової активності від сенсорів Otto Bock 13E200 у вигляді середньоквадратичних значень активності за кожні 200 мс роботи сенсорів з інтервалом 10 мс. Аналіз впливу активності різних м'язів на визначення певного pyxy людини з 8 типових рухів в кваліфікаційній роботі виконано засобами нечіткої логіки. Методами дослідження є аналіз даних м'язової активності та синтез нечіткої системи класифікації. Сформовані концептуальна та фізична моделі системи у вигляді UML діаграм. Апаратний прототип системи включая ЕЅРЗ2, сенсори Otto Bock 13E200 та систему приводів для виконання механічних рухів. На основі аналізу даних з бази даних NinaPro DB1 та побудованої нечіткої когнітивної карти, сформовані нечіткі змінні та проведено моделювання у MATLAB за моделлю Mamdani, що дозволило уточнити функціонування системи класифікації рухів, що встановлена на ЕЅРЗ2.; EN: Explanatory note to the qualification work of a candidate for the first (bachelor's) level of higher education: 63 pages, 27 figures, 6 tables, 25 sources, 3 appendices. The object of the study is the system for monitoring and analyzing surface electromyography signals and recognizing movements that a person using a bionic forearm prosthesis wants to perform. The purpose of the work is to design a software and hardware system for monitoring data from sEMG sensors and analyzing biopotentials of forearm muscles. To perform the system modeling, data from the NinaPro DB1 open database was used, which stores muscle activity data from Otto Bock 13E200 sensors in the form of root-mean-square activity values for every 200 ms of sensor operation with an interval of 10 ms. The analysis of the influence of the activity of different muscles on the determination of a certain human movement from 8 typical movements in the qualification work was performed using fuzzy logic. The research methods are the analysis of muscle activity data and the synthesis of a fuzzy classification system. Conceptual and physical models of the system in the form of UML diagrams were formed. The hardware prototype of the system includes ESP32, Otto Bock 13E200 sensors and a drive system for performing mechanical movements. Based on the analysis of data from the NinaPro DB1 database and the constructed fuzzy cognitive map, fuzzy variables were formed and modeling was carried out in MATLAB using the Mamdani model, which allowed to clarify the functioning of the movement classification system installed on ESP32. 2026-01-01T00:00:00Z