الفهرس Only 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 111 |  |  |
| | | from | 111 | | |
Abstract
نظرا للمميزات العديدة التي تتمتع بها مرشحات الجسيمات في معالجة الإشارات وقدرتها علي حل المشاكل الغير خطية و التي لا تنتمي إلي توزيع جاوس (non-Gaussian) ذلك ادي الي استخدامها في العديد من التطبيقات المختلفه ومن ضمن هذه التطبيقات تلك التي تستخدم في مشكلتنا وهي تحديد موضع الروبوت.
فى هذه الرسالة تم تقديم مرشح جسيمات لتحديد موضع روبوت متحرك كما تم استخدام العديد من انواع اعادة التعيين (Resampling) وتقييم كلا منها لإختيار الأنسب للتغلب علي المشكلة المعرفة بإفتقار العينة. تم تقييم سلوك الخوارزم من ناحية زمن المعالجة والخطأ بالنسبة إلي أرض الحقيقة و بيان النتائج. وأظهرت النتائج أن خطة تحديد الموقع التي تعتمد الشكل المنهجي أو الطبقي في إعادة التعيين تحقيق مستوى أعلى من الدقة بينما تستهلك وقت حاسوبي أقل ومع ذلك ، فإن الفرق ليس كبيرا. وعلاوة على ذلك تم إقتراح استراتيجية لإثارة الجسيمات و قد حققت هذه الإستراتيجية تحسنا ملحوظا في سلوك تحديد الموقع المبني علي مرشح الجسيمات للروبوت.
كما تم تقديم مرشح مقترح وهو ”مرشح الجسيمات - كالمان المحسن” كخوارزم متين و له فعالية لتحديد موضع الربوت المتحرك. و قد تم تجريب مجموعات عديدة من البيانات للحصول على استنتاج قوي. وأظهرت النتائج أن النهج المقترح الذي يعتمد على مرشح الجسيمات كخطوة تهيئة مبدئية لمرشح كالمان يحقق أعلى دقة في تحديد الموضع ، مع الاحتفاظ بوقت حاسوبي مقارب لما تم استهلاكه في مرشح كالمان الموسع وحده.
البنية الكلية المقترحة تجمع بين ثلاث كتل هي: PF، EKF ووحدة التحكم. وتم تنفيذ كتلة PF ببنائين معماريين (architectures) جديدين لمرشح الجسيمات من نوع (Sample Important Resample Particle Filter) حيث يتم تخليق الجسيمات و حساب الوزن خلال الخطوة الأولي و يليها اعادة التعيين التي تتم علي التوالي في الخطوة الثانية و ذلك في البناء الأول . أما في البناء الثاني فإن اعادة التعيين يتم علي التوازي. لم يتم تنفيذ كتلة EKF في هذه الدراسة، وسيتم دمج للتصميم في العمل في المستقبل. يتم تنفيذ كتلة تحكم باستخدام state machine البسيطة. يستخدم VHDL لتصميم كتلة التحكم المقترحة. و قد تم تنفيذ هذا البناء المعماري علي منصة من مصفوفات البوابات المنطقية المبرمجة حقليا FPGA.