saci

1.

(Am participat la 2 prezentări)

I. "Closed-loop Controllers for Angular Speed and Angular Position Control of Lego Robots" de Elena-Lorena Hedrea

II. "Thermal Image Calibration Method for Temperature Measurement Using Sensor Fusion" de Darius-Octavian Negirla

 

 

2.

I. Ideea principală a acestei prezentări este dezvoltarea sau analiză unor controlere cu reacție (closed-loop) pentru a gestiona viteză unghiulară și poziția unghiulară a unor roboți construiți din Lego. Problema abordată este cum să controlezi precis mișcarea de rotație (atât viteză, cât și poziția) a acestor roboți, probabil pentru a îmbunătăți acuratețea și stabilitatea mișcărilor lor.

II. Această prezentare se concentrează pe o metodă de calibrare a imaginilor termice pentru a măsura temperatura, folosind fuziunea datelor de la mai mulți senzori. Problema abordată este cum să obții măsurători de temperatură mai precise din imagini termice, combinând informații de la diferite tipuri de senzori pentru a corectă sau calibra rezultatele.

 

3.

I. Metodologia folosită implică implementarea unor algoritmi de control closed-loop, cum ar fi controlul PID, pentru a monitoriza și ajusta continuu viteză și poziția unghiulară a roboților Lego, folosind feedback de la senzori (ex: encodere) pentru a corectă abaterile față de valorile dorite.

II. Propune un sistem de măsurare a temperaturii folosind mulți-sensor fusion(combinarea datelor de la mai mulți senzori) și algoritmi avansați pt. date cât mai exacte. Pt reducerea erorilor și calibrare folosește un "black body"

 

4.

I. Controlul closed-loop îmbunătățește semnificativ precizia și stabilitatea mișcărilor roboților Lego, iar metodele avansate pot fi aplicate cu succes chiar și pe platforme educaționale.

II. Fuziunea senzorilor și calibrarea avansată cresc acuratețea măsurătorilor de temperatură din imagini termice, făcând tehnică mai fiabilă pentru aplicații practice.

 

5.

I. Direcții viitoare de cercetare ar putea include: dezvoltarea unor algoritmi de control adaptiv sau predictiv care să se adapteze automat la schimbări în sarcină sau la uzură componentelor, integrarea AI pentru optimizarea parametrilor de control în timp real, extinderea controlului la sisteme mulți-roboți pentru coordonare și colaborare, sau explorarea unor metode de control robust pentru a face față incertitudinilor și zgomotului din mediul real.

II. Direcții viitoare de cercetare ar putea fi: dezvoltarea unor algoritmi de fuziune mai avansați, bazate pe machine learning, pentru a îmbunătăți corecția erorilor și adaptarea la diferite condiții de mediu, miniaturizarea și integrarea mai eficientă a senzorilor multipli în sisteme portabile sau autonome, extinderea calibrării la aplicații în medii extreme sau neconvenționale, și crearea unor standarde deschise pentru interoperabilitatea între diferite tipuri de senzori și camere termice.

 

6.

La ambele mi s-a părut interesant să văd cât de mult au avansat algoritmii/tehnicile de "percepție" a sistemelor digitale și că deși pt. om e ușor pt un calculator nu e un task trivial.