IoT concepts

Уникнення перешкод є фундаментальною здатністю автономних мобільних роботів, що забезпечує безпечну навігацію у динамічних та неструктурованих середовищах. У цій роботі запропоновано новий підхід до уникнення перешкод у режимі реального часу на основі методу штучних потенціальних полів (Artificial Potential Field Method, APFM), який використовує функцію гіперболічного секанса. Розроблено та проаналізовано математичну модель запропонованого методу. Для перевірки ефективності підходу реалізовано віртуальне середовище на основі ROS 2, симулятора Gazebo та платформи TurtleBot3 Burger.

This work presents a cloud-integrated IoT system for the real-time control and spectral monitoring of tunable light sources. Leveraging the Arduino IoT Cloud platform, the system has established bidirectional commu- nication via the MQTT protocol to manage individual color channels of a programmable light source. Spectral data has been captured using a StellarNet spectrometer and transmitted over to the Arduino IoT Cloud, enabling live visualization and feedback control on the cloud dashboard.

the goal of this article is to present evaluation results for a proposed modification of the Artificial Potential Field Method (APFM). The mathematical model employs Laplace functions to compute repulsive fields to simplify calculations. Additionally, the study introduces a comprehensive evaluation framework using Gazebo and ROS2, designed to test various obstacle avoidance algorithms in simulated environments. Experiments have been conducted in a virtual room containing static obstacles of diverse shapes.