Подробное описание документа

Карташев В. В., Костин А. А., Бадртдинов М. Р.
   Применение методов глубокого обучения для моделирования проходимости ровера и захватываемости предметов / Карташев В. В., Костин А. А., Бадртдинов М. Р. // L Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С. П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых — пионеров освоения космического пространства. Том 2. - М., 2026. - С. 478-479.

Скачать документ

Полнотекстовый документ

В работе рассматривается применение методов глубокого обучения для задач роботизированного зрения, включая захват объектов и автономную навигацию. Анализируются архитектуры SSD и Mask R-CNN для детекции и сегментации промышленных деталей, а также U-Net++ с энкодером EfficientNet для навигации планетохода по данным семантической сегментации. Сравниваются их точность, скорость и приводятся рекомендации по внедрению в реальные системы, от производства до исследования космоса.