Filter združenog vjerojatnosnog pridruživanja podataka

završni rad

• Naslov (engleski): Joint probabilistic data association filter
• Autor: Patrik Macukić
• Mentor: Ivan Marković (mentor)
• Član povjerenstva: Ivan Marković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Petrović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Borna Bićanić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-03, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rad se temelji na primjeni Toposens TS3 senzora i JPDA filtera za praćenje više objekata u prostoru. U radu je detaljno opisan rad senzora Toposens TS3 i naglašena važnost konfiguracije parametara kako bi se postigla što veća preciznost mjerenja. Također, opisani su koraci JPDA filtera i njegova uloga u analizi podataka i generiranju putanja objekata.Za implementaciju je korišteno programsko rješenje napisano u programskom jeziku Python, uz korištenje Robotskog operacijskog sustava. Na kraju rada proveden je eksperiment kako bi se demonstrirala učinkovitost JPDA filtera i Toposens TS3 senzora u praćenju više objekata u prostoru. Eksperiment je pokazao da je ova kombinacija izuzetno moćna te omogućuje precizno praćenje i predviđanje putanja objekata.

Sažetak (engleski)

The work is based on the application of Toposens TS3 sensor and JPDA filter for monitoring multiple objects in space. The paper describes in detail the operation of the Toposens TS3 sensor and emphasizes the importance of parameter configuration in order to achieve the highest measurement precision. Also, the steps of the JPDA filter and its role in data analysis and the generation of object trajectories are described. A programming solution written in the Python programming language was used for implementation, with the use of the Robot operating system. At the end of the work, an experiment was conducted to demonstrate the effectiveness of the JPDA filter and the Toposens TS3 sensor in tracking multiple objects in space. The experiment showed that this combination is extremely powerful and enables precise tracking and prediction of object trajectories.

• Ključne riječi: Toposens; TS3; JPDA filter; Python
• Ključne riječi (engleski): Toposens; TS3; JPDA filter; Python
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:869535
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-07-13 10:17:29