Предложен метод коррекции положения и курса мобильного робота, перемещающегося в среде с известным положением препятствий, и оснащенного набором лазерных дальномеров и одометром. Преимуществами рассматриваемого алгоритма являются низкие требования к вычислительной мощности бортового компьютера и возможность применения лазерных дальномеров вместо дорогостоящего лидара.

На естественных изображениях часто одни объекты окружены и частично перекрыты другими объектами. Распознавание частично закрытых объектов является сложной задачей, поскольку внешний вид и форма перекрывающих объектов очень вариативна. Производительность стандартных моделей распознавания страдает при наличии маскирующих областей. В данной работе исследуется возможность улучшения производительности детектора посредством выделения областей на изображении, экранирующих целевой объект.

В статье предлагаются оптимизационные алгоритмы выделения информативных признаков для прогнозирования технического состояния электромеханических систем с применением методов спектрального анализа и анализа временных рядов. Приводятся результаты исследования разработанных алгоритмов на данных, полученных использованием математической модели электромеханического привода беспилотного летательного аппарата.

В докладе анализируются и собираются ключевые факторы качества пользовательских историй и предлагается модель измерения качества пользовательских историй (МИКПИ). Применяя модель МИКПИ, можно улучшить качество требований в процессе гибкой разработки программного обеспечения и снизить риск изменения требований.