Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: XIV Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием "Робототехника и искусственный интеллект"; Железногорск; Железногорск
Год издания: 2022
Ключевые слова: robotics, reliable computations, piecewise polynomial models, Richardson extrapolation, Savitsky-Golay filter, kernel estimates, робототехника, надежные вьчисления, кусочно-полиномиальные модели, экстраполяция Ричардсона, фильтр Савицкого-Голея, ядерные оценки
Аннотация: В работе показывается, что использование систем искусственного интеллекта в робототехнике неизбежно ведет к обработке больших массивов данных, что актуализирует вопросы разработки надежных вьчислительных процедур и методов представления и моделирования данных в условиях повышенных требований к точности получаемых результатов. В рамПоказать полностьюках решения этой проблемы, для снижения объема информации, предлагается подход, основанный на использовании процедур агрегирования кусочно-полиномиальными функциями. Для повышения точности применяется экстраполяция Ричардсона, сглаживающие сплайны и фильтры Савицкого-Голея. Приводятся результаты численных экспериментов. The paper shows that the use of artificial intelHgence systems in robotics inevitably leads to the processing of large data arrays, which actualizes the development of reliable computational procedures and methods for representing and modeling data in conditions of increased requirements for the accuracy of the results obtained. As part of solving this problem, in order to reduce the amount of information, an approach based on the use of aggregation procedures by piecewise polynomial functions is proposed. To improve accuracy, Richardson extrapolation, smoothing splines and Savitsky-Golay filters are used. The results of numerical experiments are presented.
Журнал: Робототехника и искусственный интеллект
Номера страниц: 98-102
Издатель: ЛИТЕРА-принт