UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

si fornirà una breve descrizione del software che realizza il training per la rete
utilizzata da DEA.
NNT legge i training set per ciascuna rete da TSH.X per la rete dedicata al
motore orizzontale e da TSV.X per la rete dedicata al motore verticale, mentre i
parametri di apprendimento vengono letti dal data file NEUR.X.
L’interfaccia utente e le funzionalità del programma sono molto semplici:
permette di avviare l’apprendimento, di fermarlo in caso di necessità ed
eventualmente di riprenderlo dall’istante in cui lo si è interrotto. Al termine
dell’esecuzione vengono prodotti i due data file che memorizzano i pesi e le
soglie delle reti addestrate, e che vengono letti dai moduli che necessitano di
pilotare i motori (in particolare da SAD).
La particolarità di maggior rilievo di NNT è che il codice non è scritto per il
sistema operativo HARTIK. Questo perché, innanzitutto, l’apprendimento è un
procedimento offline, che non necessita di vincoli temporali stringenti. Inoltre in
questo modo è stato possibile utilizzare una libreria appositamente sviluppata per
creare videogiochi, chiamata ALLEGRO, che mette a disposizione una serie di
funzionalità grafiche avanzate e molto sofisticate (come, ad esempio, il double
buffering). Questo ha permesso di ottenere una presentazione grafica dei risultati
molto fluida e gradevole.
5.4.5 Tracking and shooting
Il modulo esecutivo che sfrutta il lavoro di tuning e calibrazione svolto dai
programmi descritti in precedenza è SAD (Seek And Destroy). SAD è, per questo
motivo, il modulo decisamente più complesso del progetto. Il suo compito è
quello di monitorare lo spostamento del target nell’area di scansione
dell’immagine e, al contempo, consentire l’evoluzione dello stato del filtro di
Kalman.
116