T.J.Seebecki elektroonikainstituudi doktorant Aleksei Fjodorov kaitseb 24. oktoobril 2025 algusega kell 9:00 oma doktoritööd "Advancements in Sensor Fusion Enabled Indirect Positioning Methods" ("Andurisulandusel põhinevate kaudsete positsioneerimismeetodite edasiarendused"). Doktoritöö on valminud koostöös Eliko Tehnoloogia Arenduskeskus OÜ-ga. Kaitsmine toimub Tallinna Tehnikaülikooli peamaja II õppehoone ruumis U02-208 (Ehitajate tee 5) ning on jälgitav veebirakenduse MS Teams vahendusel.
Käesolev doktoritöö käsitleb tööstuslikku vajadust ja uurib meetodit, mis võimaldaks täielikult markeriteta tööstustoodete täpset ja reaalajalist positsioneerimist. Uuritava meetodi peamine motivatsioon on võimaldada erinevate tööstustoodete tuvastamist ja täpset jälgimist kuluefektiivsel viisil ilma jälgimis- või identifitseerimisüksuste otsese kinnitamiseta. Antud meetodi disainikriteerium tagab positsioneerimis- või identifitseerimisseadmete vältimist, sealhulgas QR-koodide, triipkoodide või muude markerite otsest kinnitamist tootele, jättes need täielikult märgistamata. Käesolev töö algab olemasolevate kaudse jälgimise meetodite uurimisega, et hinnata nende põhiomadusi, jõudlust ning hinnata nende rakendatavust markeriteta toodete positsioneerimiseks. Seejärel tutvustatakse doktoritöö raames väljapakutud täielikku markeriteta kaudset jälgimismeetodit koos selle põhikomponentidega, sealhulgas kavandatud sõiduki suuna hindamise meetodeid.
Tänu suurele laiendatavusele, kulu- ja energiatõhususele, samuti väiksematele hooldusvajadustele ning suurele muudatavusele pakutud markeriteta kaudne positsioneerimismeetod on laialdaselt rakendatav tööstuses ja laonduses kasutatavate erinevate tööstusmasinatel ja materjalikäitlusseadmetel, näiteks kahveltõstukite, tõstukite või kraanade puhul. Doktoritöö raames väljatöötatud automaatse pealevõtmise ja mahapaneku tuvastamisalgoritm (A-PDD) võib leida oma kasutust ka tööstuses ja laoautomaatikas. Avaldatud teadusartiklid sõiduki suuna jälgimise valdkonnas, sealhulgas väljatöötatud positsioneerimisandmetel põhinevad DCA ja ATKF algoritmid sõiduki suuna jälgimiseks võivad leida oma kasutust paljudes valdkondades, nagu robootika, autonoomsed sõidukid, ning tööstuse ja logistika automatiseerimine.
Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus
Juhendajad: täisprofessor tenuuris Muhammad Mahtab Alam ja vanemteadur Alar Kuusik (TalTech) ning PhD Taavi Laadung (Eliko/Electric Wings UAS)
Oponendid:
- professor Sotiris Makris (Patrase Ülikool, Kreeka)
- professor Aamir Mahmood (Kesk-Rootsi Ülikool, Rootsi)