| Наименование РИД |
Программа генерации виртуальных сред LIRS-RSEGen-2 для моделирования пересечённой подстилающей поверхности, предназначенной для тестирования мобильных роботов в симуляторах Gazebo и Webots
|
| Реферат |
Программа предназначена для генерации моделей пересечённых сред c псевдослучайными элементами типа Random Step Environment (RSE) в симуляторах Gazebo и Webots при моделировании и тестировании сценариев и алгоритмов выполнения различных задач в области робототехники. Программа обеспечивает конфигурацию параметров создаваемой виртуальной модели среды RSE, генерацию заданной трёхмерной модели среды в формате .obj, интеграцию созданной виртуальной модели в трехмерный мир симулятора Gazebo или Webots, создание, редактирование и сохранение пользовательских конфигураций виртуальной модели среды. Разработанная программа состоит из графического интерфейса, логики интерфейса, алгоритма генерации и вспомогательных файлов для первоначальной настройки и запуска программы, интеграции с Gazebo и Webots, примеров конфигураций.
|
| Возможные направления использования |
Программа предназначена для генерации моделей пересечённых сред c псевдослучайными элементами типа Random Step Environment (RSE) в симуляторах Gazebo и Webots для моделирования и тестирования сценариев и алгоритмов выполнения различных задач в области робототехники, состоит из графического интерфейса, логики интерфейса, алгоритма генерации и вспомогательных файлов для первоначальной настройки и запуска программы, интеграции с Gazebo и Webots, примеров конфигураций. Программа позволят проводить машинное обучение, апробацию и тестирование алгоритмов навигации, локализации, картографирования, передвижения и другого функционала мобильных роботов. Каждая модель состоит из индивидуальных блоков, в совокупности способных формировать практически любые сложные структуры, свойственные для антропогенной среды. Наличие настраиваемых псевдослучайных элементов позволяет создавать большое количество уникальных пересечённых сред из одной пользовательской конфигурации. Графический интерфейс позволяет настроить все параметры без специального обучения и быстро реконфигурировать желаемую модель среды под новые требования. Графический интерфейс предоставляет инструменты для сохранения и импорта пользовательских конфигураций. Генерируемые модели .obj пригодны для импорта в большинство известных симуляторов и 3D редакторов.
|
| Количество опытных образцов |
0
|
| Количество просмотров |
3
|
| Наличие дополнительных файлов |
False
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-11-20T12:47:46.310638+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Магид Евгений Аркадьевич
|
| Руководитель организации |
Таюрский Дмитрий Альбертович
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
125091010200-5
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625121100122-1, 2025-12-11 07:21:02 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Ключевые слова |
мобильный робот; Gazebo; Webots; генерация виртуальных сред
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Авторы |
Цой Татьяна Григорьевна; Магид Евгений Аркадьевич; Габдрахманов Руслан Тагирович
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.27 - Интеллектуальные робототехнические системы
|
| OESR |
Робототехника и автоматическое управление
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
