UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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void load_gains(int d, char *fname); ... avvio di HARTIK ... rho = set_rho(int d, float rho, int seekmode); set_prediction_step(int n); Come si può notare, la prima operazione da fare è l'inizializzalizzazione del sottosistema costituito dal predittore, o meglio, dalla batteria di predittori. init_kalman() serve appunto a definire quanti filtri indipendenti e in parallelo si desidera utilizzare, col paramentro nvi, e l'ordine del modello di ciascun filtro (orders è un vettore contenente le dimensioni dei singoli filtri). Ora si può procedere con la lettura dei guadagni che, come qualsiasi accesso ai file, deve essere effettuata prima dell'avvio del sistema real-time. Si deve richiamare la funzione load_gains() per ciascun filtro della batteria, in modo da caricare i guadagni della dimensione corretta. Infine, le funzioni set_rho() e set_prediction_step(), che possono invece essere chiamate sia prima che dopo l'avvio di HARTIK, servono rispettivamente ad impostare il ρ iniziale e i relativi guadagni ed a specificare il numero di step in avanti ai quali effettuare le previsioni che verranno memorizzate nel buffer. In effetti, al limite, la libreria potrebbe essere utilizzata appieno anche senza avviare HARTIK, in quanto è costituita da semplici funzioni che non richiedono elaborazione real-time. La seconda modalità di inizializzazione, l'inizializzazione da file, avviene chiamando una sola funzione, nel seguente modo: void init_kalman_subsystem(char *fname); La funzione si preoccupa di impostare il sistema, effettuando i medesimi step visti in precedenza, utilizzando i parametri specificati nel file fname. Per poter funzionare correttamente, il file di inizializzazione, che è un normalissimo file di testo, deve avere la struttura illustrata al paragrafo 5.3.4. 144
La funzione init_kalman_subsystem(), dovendo accedere ai file, deve essere chiamata prima dell'eventuale avvio di HARTIK. L'evoluzione dello stato interno della batteria di filtri avviene richiamando la funzione add_survey(), che provvede a inserire il nuovo rilevamento nel buffer degli input e calcola il nuovo stato di ciascun filtro della batteria secondo quanto illustrato al paragrafo 2.5.5, nel quale si descrivono le basi teoriche del filtro di Kalman. La caratteristica più importante della libreria è, senza dubbio, l'implementazione di due diverse strategie di predizione indipendenti fra loro, di cui una bufferizzata. Queste due strategie sono esemplificate in figura 5.15. x1(k) Kalman 1 xn(k) Kalman n predict(n) previsioni bufferizzate predict(n) Figura 5.15. Strategie di previsione della libreria. La prima e più semplice strategia di previsione può essere effettuata richiamando la funzione predict(), nel seguente modo: predict(TSurvey *pr, TSurvey s, int n); Alla funzione devono essere passati s, cioè il nuovo valore di input e n, cioè il numero di step in avanti al quale deve corrispondere la previsione. Nel 145 nstep previsioni bufferizzate nstep get_buf_pred(n) get_buf_pred(n)
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2.5.4 Il modello del target Al fine
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3.4.1 Il diodo laser Blocchetti di
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Il circuito realizzato è schematiz
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Comando valvola Ingresso pin reset
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