ΠΠ°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΡ ΠΈ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΠΌ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠΌ, ΠΎΡΠ½Π°ΡΠ΅Π½Π½ΡΠΌ Π»Π°Π·Π΅ΡΠ½ΡΠΌ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠΎΠΌ
ΠΠΎΠ²ΠΈΠ·Π½Π° ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π° Π»ΠΎΠΊΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° ΡΠΎΡΡΠΎΠΈΡ Π² ΡΠΎΠΌ, ΡΡΠΎ ΠΎΠ½ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΡΡ Π½Π΅ ΡΠΎΠ»ΡΠΊΠΎ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠΈ ΡΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° ΠΈ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠΈ Π΅Π³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ, Π½ΠΎ ΠΈ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΠ·ΡΡΡΡΡ ΠΈΡ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ ΠΊΠΎΠ²Π°ΡΠΈΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΎΡΠΈΠ±ΠΎΠΊ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ. ΠΡΠ° ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΠ° ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ Π»ΠΎΠΊΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΈ Π·Π°Π²ΠΈΡΠΈΡ ΠΊΠ°ΠΊ ΠΎΡ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ° ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»ΡΠ΅ΡΠ°, ΡΠ°ΠΊ ΠΈ ΠΎΡ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°. Π ΡΠ°Π½Π΅Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π²ΡΠΈΡ ΡΡ… Π§ΠΈΡΠ°ΡΡ Π΅ΡΡ >
- Π‘ΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠ°Π½ΠΈΠ΅
- ΠΡΠ΄Π΅ΡΠΆΠΊΠ°
- ΠΠΈΡΠ΅ΡΠ°ΡΡΡΠ°
- ΠΡΡΠ³ΠΈΠ΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ
- ΠΠΎΠΌΠΎΡΡ Π² Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠΈ
Π‘ΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠ°Π½ΠΈΠ΅
- ΠΠ»Π°Π²Π° 1. ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ ΠΈ ΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΡ
ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ
- I. ΠΈ ' < Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ Π΄Π»Ρ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 1. 1. ΠΠ°Π΄Π°ΡΠΈ, ΡΠ΅ΡΠ°Π΅ΠΌΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°ΠΌΠΈ
- 1. 2. Π‘ΡΠ΅Π΄ΡΡΠ²Π° ΠΎΡΡΠ²ΡΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ²
- 1. 2. 1. ΠΠ°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π² ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Π΅ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΡΠΊΠ°Π½ΠΈΡΡΡΡΠ΅Π³ΠΎ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ°
- 1. 3. ΠΠ°Π΄Π°ΡΠΈ Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 1. 4. Π‘ΡΡΠ΅ΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ Π»ΠΎΠΊΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ
- 1. 4. 1. ΠΠΎΠΈΡΠΊ ΡΠΊΡΡΡΠ΅ΠΌΡΠΌΠ° ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠΈΡ
- 1. 4. 2. Π‘ΠΎΠ²ΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΊΠ°Π½ΠΎΠ² ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠΌ ICP
- 1. 4. 3. ΠΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΡΡ
- 1. 5. Π Π΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π·Π°Π΄Π°Ρ Π³Π»ΠΎΠ±Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ. ΠΠ΅ΡΠΎΡΡΠ½ΠΎΡΡΠ½ΡΠ΅ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ
- 1. 5. 1. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΠ°Π»ΠΌΠ°Π½Π°
- 1. 5. 2. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΠ°ΡΡΠΈΡ
- 1. 5. 3. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ Π»ΠΎΠΊΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΠΎΠ½ΡΠ΅-ΠΠ°ΡΠ»ΠΎ
- I. ΠΈ ' < Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ Π΄Π»Ρ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 2. 1. ΠΠ°Π΄Π°ΡΠ° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ³Π»ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΈ Π»ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΈ ΠΏΠΎ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΠΌ
- 2. 1. 1. ΠΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ Π² Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ
- 2. 1. 1. 1. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π±Π΅Π· ΠΏΡΠΎΡΠΊΠ°Π»ΡΠ·ΡΠ²Π°Π½ΠΈΡ
- 2. 1. 1. 2. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Ρ ΡΡΠ΅ΡΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΠΊΠ°Π»ΡΠ·ΡΠ²Π°Π½ΠΈΡ. Π· Π‘ΡΡ
- 2. 1. 2. Π£ΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ²ΡΠ·ΠΈ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Ρ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠ΅ΠΉ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»ΡΠ΅ΡΠ°
- 2. 1. 3. ΠΠΈΡΠΊΡΠ΅ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ
- 2. 1. 4. ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- 2. 1. 4. 1. ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΡΠ΅Π²Π΄ΠΎΠΎΠ±ΡΠ°ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ
- 2. 1. 4. 2. ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π° ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ
- 2. 1. 4. 3. ΠΡΠ±ΠΎΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°
- 2. 1. 5. ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ Π² ΡΡΠ΅Π΄Π΅ MatLab
- 2. 1. 1. ΠΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΡΠ΅ΠΊ Π² Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ
- 2. 2. ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΠΏΡΠΈ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΡΡ
ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ
- 2. 2. 1. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π²Π΄ΠΎΠ»Ρ ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π½Ρ
- 2. 2. 2. ΠΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π² ΡΠΈΠ»ΠΈΠ½Π΄ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ΅Π»ΡΠ΅ΡΠ΅
- 2. 2. 3. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° ΠΊ ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π½Π΅
- 2. 2. 4. ΠΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠ°ΡΡΠΈΡΡ ΠΊΠΎΠ²Π°ΡΠΈΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΎΡΠΈΠ±ΠΎΠΊ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ
- 2. 3. ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΡ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π²ΠΎ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ
- 2. 4. ΠΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΠ΅Π½ΠΎΠΊ ΠΊΠΎΠΎΡΠ΄ΠΈΠ½Π°Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° ΠΏΡΠΈ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ
- 2. 4. 1. ΠΠ½ΡΠ΅Π³ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΠΉ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- 2. 4. 2. ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ° ΠΠ°Π»ΠΌΠ°Π½Π°
- 2. 5. ΠΡΠ΅Π΄Π²Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½Π°Ρ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- 2. 6. ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠΌΠΎΠ²
- 2. 6. 1. ΠΠΎΠ΄ΡΠ²Π΅ΡΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π½ΠΎΡΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠ°ΡΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ
- 2. 7. Π’ΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ
- 2. 7. 1. Π’ΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π° ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΈΠ»ΡΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ
- 2. 7. 2. Π’ΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠΎΡΠ΄ΠΈΠ½Π°Ρ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 4. Π‘ΡΡ
- 2. 8. ΠΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π»ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½ΠΎΠΉ ΠΈ ΡΠ³Π»ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° Π² ΡΡΠ΅Π΄Π΅ Ρ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌΠΈ ΠΏΡΠ΅ΠΏΡΡΡΡΠ²ΠΈΡΠΌΠΈ
- 2. 9. ΠΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
Ρ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠ΅ΠΉ ΠΎΡ Π΄ΡΡΠ³ΠΈΡ
Π΄Π°ΡΡΠΈΠΊΠΎΠ² ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 2. 9. 1. ΠΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Ρ Π΄Π°Π½Π½ΡΠΌΠΈ Π³ΠΈΡΠΎΡΠΊΠΎΠΏΠ°
- 2. 9. 2. ΠΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Ρ Π΄Π°Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΡΠΏΡΡΠ½ΠΈΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ (Π‘ΠΠ‘)
- 2. 10. ΠΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΡΡΡ
- 2. 10. 1. ΠΠΈΠ΄Ρ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠΉ ΠΎΠΊΡΡΠΆΠ°ΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ
- 2. 10. 2. ΠΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅ΡΡΠ°ΡΠΎΠΉ ΠΊΠ°ΡΡΡ Π΄Π»Ρ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°, ΠΎΡΠ½Π°ΡΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π»Π°Π·Π΅ΡΠ½ΡΠΌ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠΎΠΌ
- 2. 11. Π Π΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ Π³Π»ΠΎΠ±Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ Π½Π°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΠΈ
- 2. 11. 1. ΠΡΠ΅Π΄ΡΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 2. 11. 2. ΠΠΎΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 3. 1. ΠΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ Π²Π΄ΠΎΠ»Ρ ΡΡΠ΅Π½Ρ
- 3. 2. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΡΡ ΡΠΎΡΠΊΡ Π½Π° ΠΊΠ°ΡΡΠ΅
- 3. 2. 1. ΠΠ»Π°Π½ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΡΡΠΈ ΠΏΠΎ ΠΊΠ°ΡΡΠ΅
- 3. 2. 2. ΠΠΎΠ΄ΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΏΡΡΠΈ Π² ΡΠΎΡΠΊΡ Π΄Π»Ρ Π±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 3. 2. 3. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎ ΡΡΠ°Π΅ΠΊΡΠΎΡΠΈΠΈ
- 4. 1. Π Π°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ°
- 4. 1. 1. Π‘ΠΎΡΡΠ°Π² ΠΎΠ±ΠΎΡΡΠ΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΡΠ΅Ρ Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ°
- 5. Π‘ΡΡ
- 4. 1. 2. ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ½ΠΎΠ΅ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ°
- 4. 1. 2. 1. ΠΡΡ ΠΈΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ
- 4. 1. 2. 2. ΠΠ΅ΠΆΠ·Π°Π΄Π°ΡΠ½ΠΎΠ΅ Π²Π·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡΠ²ΠΈΠ΅
- 4. 1. 2. 3. ΠΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»ΡΡΠΊΠΈΠΉ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΡΠ΅ΠΉΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ
- 4. 1. 3. Π’Π΅ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π² ΡΡΠ΅Π΄Π΅
- 4. 1. 2. ΠΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ½ΠΎΠ΅ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠ°
- 4. 2. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ²
- 4. 2. 1. ΠΠΎΠΊΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° ΠΈ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΡΡΡ
- 4. 2. 2. ΠΠ²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π² Π·Π°Π΄Π°Π½Π½ΡΡ ΡΠΎΡΠΊΡ
Π‘ΠΏΠΈΡΠΎΠΊ Π»ΠΈΡΠ΅ΡΠ°ΡΡΡΡ
- ΠΠ΅Π²ΡΠ½ΠΈΠ½ Π.Π. Π Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ ΠΊΠΎΠ»Π΅ΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² // ΠΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΡ ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ Π°ΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ: Π’ΡΡΠ΄Ρ ΠΡΠ΅ΡΠΎΡ. ΠΊΠΎΠ½Ρ. -Π., 1998. — Π‘.169−200.
- ΠΠ΅Π½ΠΊΠ΅Π²ΠΈΡ C. JL, ΠΠ°Π·Π°ΡΠΎΠ²Π° Π. Π. Π‘ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ° ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠ° //ΠΠ΅ΡΡΠ½ΠΈΠΊ ΠΠΠ’Π£ ΠΈΠΌ. Π. Π. ΠΠ°ΡΠΌΠ°Π½Π°. ΠΡΠΈΠ±ΠΎΡΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ 2006. — № 3- Π‘.31−51.
- ΠΠ΅Π½ΠΊΠ΅Π²ΠΈΡ Π‘.Π., ΠΠΈΠ½ΠΈΠ½ Π. Π. ΠΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠΉ ΠΊΠ°ΡΡΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΠΌ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠΌ // ΠΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΡ ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ Π°ΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ: Π’ΡΡΠ΄Ρ ΠΡΠ΅ΡΠΎΡΡΠΈΠΉΡΠΊΠΎΠΉ ΡΠΊΠΎΠ»Ρ-ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΡΠΈΠΈ. — Π., 2006. — Π‘. 161−173.
- ΠΠΎΡΠΊΠΎΠ² Π.Π., Π ΡΠ±ΡΠΎΠ² Π. Π. ΠΠΏΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ Π°Π²ΡΠΎΠ½ΠΎΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² // ΠΠ΅Ρ Π°ΡΡΠΎΠ½ΠΈΠΊΠ°, Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ, ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅. -2005.-№ 12.-Π‘. 21−24.
- ΠΠΎΡΠΊΠΎΠ² Π.Π., ΠΠΎΡΠΊΠΎΠ² Π. Π. ΠΠ°Π²ΠΈΠ³Π°ΡΠΈΡ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡΠΌ // ΠΠ΅Ρ Π°ΡΡΠΎΠ½ΠΈΠΊΠ°, Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ, ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅. 2005. -№ 12. — Π‘. 16−21.
- ΠΠΎΡΠΊΠΎΠ² Π.Π., Π ΡΠ±ΡΠΎΠ² Π. Π. Π€ΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅Π΄ΠΈΠ½Π΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π²Π½Π΅ΡΠ½Π΅ΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ Π²ΠΈΠ΄Π΅ΠΎΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΡ ΠΈ Π΄Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ° // ΠΠ΅Ρ Π°ΡΡΠΎΠ½ΠΈΠΊΠ°, Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ, ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅. 2007. — № 8. — Π‘. 2−5.
- Besl P. J., Mckay N. D. A method for registration of 3-D shapes // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1992. — Volume 14, Issue 2.-P. 239−256.
- O.Cheng Yang, Maimone Mark W., Matthies Larry M. Visual odometry on the Mars exploration rovers // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. -Volume 13, Issue 2. — P. 54−62.
- Forsyth David A., Ponce Jean D. Computer vision: modern approach. — Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003. 682 p.
- Grewal Mohinder S., Andrews Angus P. Kalman Filtering: Theory and Practice. -New-York: A Wiley Interscience publications, 2001. -401 p.
- Grisetti G., Stachniss C., Burgard W. Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters //Transactions on IEEE Robotics. 2007.- Volume 23, Issue 1. P. 34−46.
- LaValle Stevene M. Planning algorithms. New York: Cambridge University press, 2006. — 842 p.
- Living the dream. An overview of the Mars exploration project. Mars exploration rover mobility development/ Randel A. Lindemann, Donald B. Bickler, Brian D. Harrington et al. // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. -Volume 13, Issue 2.-P. 12−18.
- Lu F. and Milos E. Robot Pose Estimation in Unknown Environment by Matching 2D RangeScans // Proc IEEE Π‘ΠΎΡΡ. Soc. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle (WA), 1994. — P. 935−938.
- Thrun S., Bennewitz M., Burgard W. et al. MINERVA: A second generation mobile tour-guide robot // Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. Detroit, 1999. — Volume 3. — P. 1999−2005.
- Robust Monte Carlo Localization for Mobile Robots / Sebastian Thrun, Dieter Fox, Wolfram Burgard and Frank Dellaert // Artificial Intelligence. 2000. -Volume 128, number 1−2. — P. 99−141.
- Thrun. S. Robotic mapping: A survey // Exploring Artificial Intelligence in the New Millenium. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2002. — P. 2−36.
- Thrun S. Particle filters in robotics // Proceedings of the 17th Annual Conference on Uncertainty in AI (UAI). Banff, 2002. — P. 234−248.
- FastSLAM: An efficient solution to the simultaneous localization and mapping problem with unknown data association / S. Thrun, M. Montemerlo, D. Kolleret al. // Journal of Machine Learning Research. 2004. — V.103, n. 3. -P.87−103.
- FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem / M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller and B. Wegbreit // Proceedings of the AAA! National Conference on Artificial Intelligence. Edmonton, 2002. -P. 45−58.
- Thrun S. Stanley: the robot that won the DARPA Grand Challenge. //Journal of Field Robotics. 2006. — Volume 23, Issue 9. — P. 661−692.
- Thrun Sebastian, Montemerlo Mike, Aron Andrei. Probabilistic terrain analysis for high-speed desert driving // Proceedings of the Robotics Science and Systems Conference. Philadelphia, 2006. — P. 309−326.
- Zhang Z. Iterative Point Matching for Registration of Free-Form Curves and Surfaces // International Journal of Computer Vision. 1994. — V. 13, n. 2. -P.119−152.
- ΠΠ°Π»ΡΠΉ ΡΠ½ΡΠΈΠΊΠ»ΠΎΠΏΠ΅Π΄ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΡΠ»ΠΎΠ²Π°ΡΡ ΠΡΠΎΠΊΠ³Π°ΡΠ·Π° ΠΈ ΠΡΡΠΎΠ½Π°, ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡ. http://slovari.vandex.ru/dict/brokminor
- ΠΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½Π°Ρ ΠΌΠΎΠ±ΠΈΠ»ΡΠ½Π°Ρ ΠΏΠ»Π°ΡΡΠΎΡΠΌΠ° Π¦ΠΠΠ Π Π’Π. ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡ. http://www.rtc.ru/robotics/mobl-platforma.shtml
- ΠΡΠΈΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½Π°Ρ ΡΡΡΠ°Π½ΠΈΡΠ° ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ° Debian. ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡ. http://www.debian.org/
- ΠΡΠΈΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½Π°Ρ ΡΡΡΠ°Π½ΠΈΡΠ° ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ° GCC ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠ½Π½ΡΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡ. http://gcc.gnu.org/ 35. Laser Measurement Systems Technical description //SICK AG Auto Ident. -Reute, 2003.-40 p.