UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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per il semplice fatto che la rete neurale che muove i motori di DEA ha 2 ingressi e una sola uscita, quindi i primi due valori sono gli ingressi, mentre il terzo valore è pari all'uscita desiderata corrispondente. 5.3.11 Pesi e soglie della rete neurale Gli Weight data file WH.X e WV.X hanno tra loro lo stesso tipo di struttura, e contengono i pesi e le soglie caratteristici di una rete neurale, in modo che sia richiesto un solo processo di addestramento e che, in seguito, sia possibile caricare una rete già addestrata risparmiando notevolmente tempo e risorse. La struttura del data file è la seguente: dove ninp nhid nout min_sig max_sig hidden_weight output_weight output_threshold hidden_threshold ninp, nhid e nout specificano la struttura della rete neurale che è stata salvata nel file. Sono rispettivamente il numero di neuroni di ingresso, nello strato nascosto e di uscita; min_sig e max_sig sono i valori che individuano l'intervallo di scaling per mappare gli ingressi e le uscite reali nel range adatto alla rete neurale; hidden_weight e output_weight sono la lista dei pesi dello strato nascosto e di output della rete; 106
output_threshold e hidden_threshold sono, invece, la lista delle soglie che caratterizzano i neuroni dello strato nascosto e di output. Non tutti i moduli utilizzano tutti i data file per il loro funzionamento, ma caricano, grazie a funzioni apposite, i soli dati necessari. Nel prossimo paragrafo vengono descritti in dettaglio i moduli esecutivi, mentre il successivo è dedicato ad illustrare le relazioni tra ciascun modulo ed i data file che utilizza, sia in input che in output. 5.4 Moduli esecutivi I moduli esecutivi sono i programmi che compongono DEA. Ciascuno di essi effettua una determinata operazione, partendo da opportuni dati d'ingresso e producendo generalmente uno o più data file di uscita, che verranno poi utilizzati da successivi moduli. La seguente trattazione è pensata come una sorta di manuale utente per i singoli moduli, arricchito con dettagli implementativi che ne chiariscono il funzionamento. I moduli necessari al funzionamento di DEA, e che vengono illustrati in questo capitolo, sono i seguenti: • camera, che è studiato per permettere di impostare manualmente diversi parametri in fase di calibrazione del sistema; • fp (Find Perimeter), il modulo che individua punti sul perimetro della finestra di scansione, che vengono usati per generare il training set per la rete neurale. • gts (Generate Training Set), il modulo che produce i training sample da utilizzare per l'addestramento della rete neurale. • nnt (Neural Net Training), il programma che si occupa di addestrare le due reti neurali, una per volta, usate in DEA. 107
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2.6 Elaborazione dell'immagine ....
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5.2 Sequenza esecutiva ............
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A.3 Avvio del sistema .............
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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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possibile trascurare completamente
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dall’uscita, attraverso un confro
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ingresso e una sola di uscita, in q
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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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2.8 La rete neurale DEA utilizza te
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Servo Motors Laser Hardware trigger
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spazzare l'intero campo di moviment
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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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- 8 linee di I/O digitali (DIO) pro
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