UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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dove vdelta hmin e hmax sono il minimo e il massimo valore di pilotaggio possibile per il motore orizzontale; vmin e vmax sono invece il minimo e il massimo valore nel range di pilotaggio per il motore verticale; hhome e vhome sono i valori di riposo per i due motori; hdelta e vdelta servono a definire la curva di comportamento caratteristica dei due motori, come descritto al paragrafo 3.3.2. 5.3.7 Parametri per il training dell'apparato neurale Il data file NEUR.X contiene i parametri che determinano il funzionamento del programma atto ad istruire la rete neurale. Tali parametri sono i seguenti: tset_in_fname weight_out_fname n_epochs precision random_seed noise_level tset_samples_number vset_samples_number hidden_number il cui significafo è tset_in_fname è il nome del file dal quale si desidera caricare il training set necessario all'addestramento della rete. La struttura del suddetto file deve avere le caratteristiche descritte, in questo stesso paragrafo, per i data file TSH.X e TSV.X; 102
weight_out_fname è il nome del file nel quale vengono memorizzati i pesi e le soglie dei singoli neuroni una volta che è stato completato l'addestramento; n_epochs indica il numero massimo di epoche per cui si desidera iterare la fase di apprendimento; precision specifica il valore di precisione che si desidera raggiungere per l'apprendimento; random_seed è il seme da utilizzare per inizializzare il generatore di numeri pseudo-casuali del C. Mantenendo fissi gli altri parametri, cambiando questo valore è possibile ottenere delle curve di apprendimento leggermente diverse e, se necessario, ripetere esattamente una stessa sequenza di learning; noise_level specifica il livello di rumore che si desidera aggiungere ai valori desiderati in uscita alla rete durante il training; tset_samples_number e vset_samples_number sono il numero di esempi che compongono rispettivamente il training set e il validation set. I training samples che vengono letti dal file tset_in_fname vengono suddivisi in modo da rispettare questi valori, e si ha un errore nel caso in cui non ci siano esempi sufficienti. hidden_number permette di decidere il numero di neuroni da porre nell'hidden layer della rete neurale. 5.3.8 Caratterisiche del target L'Object Data file, ovvero il file OD.X, contiene dati relativi al target ripreso dalla telecamera, quali: obj_threshold obj_width obj_height 103
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2.6 Elaborazione dell'immagine ....
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1.1 Obiettivo della tesi Capitolo 1
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2.2 Soluzioni progettuali Le scelte
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Esistono numerosi sistemi per il tr
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traiettoria di un oggetto. Infine,
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2.5.4 Il modello del target Al fine
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dove sono stati introdotti i termin
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K è dunque un vettore avente un nu
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2.8 La rete neurale DEA utilizza te
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Servo Motors Laser Hardware trigger
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3.4.1 Il diodo laser Blocchetti di
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La caratteristica più importante d
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