| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кульша, А. Ю. | - |
| dc.contributor.author | Климович, М. А. | - |
| dc.contributor.author | Стержанов, М. В. | - |
| dc.contributor.author | Изгачев, И. Ю. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-07-08T11:15:32Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-08T11:15:32Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Кульша, А. Ю. Использование больших данных в робототехнике на примере Slam / А. Ю. Кульша // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 345–349. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-90533-9-9 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39432 | - |
| dc.description.abstract | Концепция больших данных - или технологические методы сбора, анализа и распространения огромного количества необработанных данных - оказала глубокое влияние практически на все научные области. В сравнении с другими областями, робототехника выделяется тем фактом, что она позволяет воплощенному объекту взаимодействовать с миром физически. Технологии больших данных сталкиваются с новыми проблемами будучи применяемыми к задачам робототехники, которые в свою очередь характеризуются не только многомерным пространством входных данных, но и к тому же многомерным, непрерывно вычисляемым пространством выходных данных. Этот огромный цикл создания данных и обучения должен привести к значительному прогрессу в робототехнике и в то же время обогащению наук, смежных с Большими данными, развивая такие области как инкрементное и интерактивное обучение. Примером направления, тесно связанным с большими данными, является SLAM технология. В представленной работе заключены основные понятия о технологии, описан общий принцип работы алгоритма решения одной из типовых SLAM задач, дана оценка перспективе дальнейшей интеграции методов больших данных и робототехники. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Беспринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | SLAM-технология | ru_RU |
| dc.subject | робототехника | ru_RU |
| dc.subject | фильтр Калмана | ru_RU |
| dc.subject | большие данные | ru_RU |
| dc.subject | robotics | - |
| dc.subject | Kalman filter | - |
| dc.subject | Big Data | - |
| dc.title | Использование больших данных в робототехнике на примере Slam | ru_RU |
| dc.title.alternative | Big Data application to the robotics on the example of SLAM | - |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The concept of big data - or technological methods for collecting, analyzing and disseminating a huge amount of raw data - has had a profound impact on almost all scientific fields. In comparison with other areas, robotics is distinguished by the fact that it allows an embodied object (English accomplied agent) to interact physically with the world. Big data technologies face new challenges when applied to robotics problems, which in turn are characterized not only by a multidimensional input data space, but also by a multidimensional, continuously calculated output data space. This huge cycle of data creation and training should lead to significant progress in robotics and at the same time enrichment of the sciences adjacent to Big Data, developing areas such as incremental and interactive learning. An example of a direction closely related to big data is SLAM technology. The presented work contains the basic concepts of technology, describes the general principle of the algorithm for solving one of the typical SLAM problems, estimates the prospect of further integration of big data and robotics methods. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)
|
