UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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Il modulo esporta, inoltre, le funzioni keyb_action1() e keyb_action2(), che implementano la gestione della tastiera comune alla maggior parte dei moduli del progetto. 5.6.5 neural Contiene tutte le costanti e le funzioni relative alla gestione della rete neurale, sia per quanto riguarda l’addestramento che per l’utilizzo della rete addestrata. La rete neurale di DEA, è comunque da evidenziare, viene addestrata con un tool esterno, che è stato sviluppato con una copia molto simile della presente libreria, ma che non funziona in ambiente HARTIK. Questo comporta, in pratica, utilizzare funzioni diverse (con diverso nome) per accedere ai file, cosa che rende impossibile lo sviluppo di una unica libreria per il normale ANSI C e per HARTIK. La scelta di non utilizzare HARTIK per l'addestramento è motivata dal fatto che per il GNU C esiste una potente libreria grafica, appositamente studiata per programmare i videogames, che garantisce maggiore velocità, potenza e affidabilità del motore grafico di HARTIK. Inoltre l'addestramento non richiede vincoli temporali espliciti, ed è quindi possibile effettuarlo in ambiente non real- time. In seguito si descriverà unicamente la versione per HARTIK della libreria, in quanto la versione per GNU C è perfettamente duale. La parte più importante della libreria sono i tipi di dato esportati: le strutture NET e TSET, che rispettivamente incapsulano una rete neurale back-propagation e il training set da utilizzare per l'addestramento. Definendo variabili di questo tipo è possibile, in un unico programma, utilizzare più reti neurali e più training set diversi, indipendentementi tra loro. Le funzioni operano su strutture di questo 134
tipo, che contengono i dati di partenza e anche i risultati dell'elaborazione. Il tutto rimane racchiuso all'interno della struttura. Per coloro i quali non sono digiuni di programmazione object oriented, dovrebbe apparire immediatamente evidente che un tale approccio implementativo per questa libreria, utilizzando un qualsiasi linguaggio orientato agli oggetti (come il C++), sarebbe stato decisamente più elegante. Purtroppo lo sviluppo in HARTIK, a causa del controllo di basso livello della macchina richiesto per realizzare un sistema real-time robusto, non prevede estensioni ad oggetti. NET Net Initialization Load From File Net Usage Load From File Training Save To File Figura 5.13. Uso della libreria neural.h. 135 TSET Training Set Initialization Program Generation
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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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• Appendice B: elenco completo de
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Capitolo 2 Descrizione del sistema
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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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K è dunque un vettore avente un nu
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Figura 2.3. Soglia sul puntatore la
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Il tempo di volo del proiettile è
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t t t t t 4 3 2 1 x 1 x 2 x 3 x 4 F
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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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3.2.2 Il frame-grabber Il frame-gra
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Figura 3.1. Servocomandi utilizzati
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spazzare l'intero campo di moviment
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possibile conoscere istante per ist
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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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- in input per contare gli eventi c
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C_GATE G_SOURCE COUNTER VALUE HW SA
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Il funzionamento dei contatori come
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Il circuito realizzato è schematiz
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3.7.1 Alimentazione e massa L’ali
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di puntamento, e che determinano de
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La vite della canna ha soltanto la
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tempi morti hanno allungato notevol
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Comando valvola Ingresso pin reset
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Altro aspetto che ha risentito dell
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memoria locale. Le unità sono coll
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L’aspetto più importante da tene
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Figura 4.3. Funzione di trasferimen
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} - si modificano i pesi dei colleg
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