Інтелектуальна, керована подіями система управління мобільним роботом, що обслуговує пасажирів у вагоні поїзда

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