Програмно-апаратне забезпечення самоадаптивного керування вбудованими системами

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів та засобів самоадаптивного управління вбудованими системами на основі еволюційних алгоритмів. Визначено сучасний шлях розвитку програмного забезпечення вбудованих систем – інтелектуальне управління із властивостями адаптивності. Проаналізовано алгоритми ідентифікації об'єктів бібліотеки ОpеnCV, визначено деструктивні параметри середовища, котрі чинять негативний вплив на якість цих алгоритмів. Вибрано ряд давачів, які потрібні для моніторингу зазначених факторів зовнішнього середовища. Пропонується подати обробку зображення у виді алгоритму, котрий складається з вибраних процедур фільтрацій та умов їх використання, котрими можуть бути покази підібраних давачів. Запропоновано генетичний метод алгоритму роботи системи розпізнавання об'єктів. В його основі лежить представлення процедур бібліотеки обробки зображень у вигляді дерев рішень та використання до них різних генетичних алгоритмів. Побудовано схему адаптивного управління роботою вбудованої системи, для котрої було підібрано відповідне обладнання, розроблено алгоритм функціонування системи та програмне забезпечення на його основі.

The thesis deals with the research of methods and means of self-adaptive control of embedded systems based on evolutionary algorithms. The modern way of software development of embedded systems is determined - intelligent management with adaptability properties. The object identification algorithms of the OpenCV library were analyzed, the destructive parameters of the environment, which have a negative impact on the quality of these algorithms, were determined. A number of sensors, which are needed for monitoring the specified factors of the external environment, have been selected. It is proposed to submit image processing in the form of an algorithm, which consists of selected filtering procedures and conditions of their use, which can be displays of selected sensors. A genetic method of the object recognition system algorithm is proposed. It is based on the presentation of image processing library procedures in the form of decision trees and the use of various genetic algorithms for them. A scheme of adaptive control of the work of the built-in system was built, for which appropriate equipment was selected, an algorithm of the system's functioning and software based on it were developed.