Počet záznamů: 1
Anomalies detection in time-series data for the internal diagnostics of autonomous mobile robot
- 1.
SYSNO ASEP 0537806 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Anomalies detection in time-series data for the internal diagnostics of autonomous mobile robot Tvůrce(i) Věchet, Stanislav (UT-L) RID, ORCID
Krejsa, Jiří (UT-L) RID, ORCID
Chen, K.S. (TW)Celkový počet autorů 3 Zdroj.dok. ENGINEERING MECHANICS 2020. - Brno : Brno University of Technology Institute of Solid Mechanics, Mechatronics and Biomechanics, 2020 / Fuis V. - ISSN 1805-8248 - ISBN 978-80-214-5896-3 Rozsah stran s. 508-511 Poč.str. 4 s. Forma vydání Tištěná - P Akce International Conference Engineering Mechanics 2020 /26./ Datum konání 24.11.2020 - 25.11.2020 Místo konání Brno Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova anomalies detection ; system diagnostic ; robot operating system Vědní obor RIV JC - Počítačový hardware a software Obor OECD Robotics and automatic control Institucionální podpora UT-L - RVO:61388998 UT WOS 000667956100119 DOI 10.21495/5896-3-508 Anotace Autonomous mobile robots are complex mechatronic machines which consists of numerous hardware and software modules working asynchronously to achieve desired behaviour. As there are many frameworks which helps to overcome the flat learning curve the problem of internal diagnostics arises. While users and developers are able to focus only on solving the high level problem algorithm or methods the internal states of the system is hidden. This helps to separate the users from solving hardware issues, which is helping until everything works properly. We present an algorithm which is able to detect anomalies in time based behaviour of the robot to improve the users confidence that the internal robot framework works correctly and as desired. The algorithm is based on probabilistic patterns detection based on Bayesian probabilistic theory. Pracoviště Ústav termomechaniky Kontakt Marie Kajprová, kajprova@it.cas.cz, Tel.: 266 053 154 ; Jana Lahovská, jaja@it.cas.cz, Tel.: 266 053 823 Rok sběru 2021
Počet záznamů: 1