UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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- l1[MAX_N_L1] l2[MAX_N_L2] l3[MAX_N_L3] vettori che contengono, sia in fase di apprendimento che durante l’utilizzo della rete, le uscite correnti dei neuroni di input, nascosti e di output rispettivamente; - outd[MAX_N_L3] vettore utilizzato soltanto in fase di training; contiene le uscite desiderate in corrispondenza degli ingressi attualmente forniti alla rete; - w2[MAX_N_L2][MAX_N_L1] w3[MAX_N_L3][MAX_N_L2] vettori contenenti i pesi dell’hidden layer e del layer di output; - th2[MAX_N_L2] th3[MAX_N_L3] soglie dei neuroni nascosti e di output; - dw2[MAX_N_L2][MAX_N_L1] dw3[MAX_N_L3][MAX_N_L2] dth2[MAX_N_L2] dth3[MAX_N_L3] vettori contenenti gli incrementi dei pesi e delle soglie dei neuroni dello strato nascosto e di quello di output calcolati in fase di aggiustamento di tali grandezze, operazione indispensabile per il training della rete; - err2[MAX_N_L2] err3[MAX_N_L3] errori nel layer nascosto e di output calcolati in fase di addestramento, sulla base dei quali vengono modificati i pesi dei neuroni; - eta 186
learning rate utilizzato attualmente per l’apprendimento. Il valore di eta potrebbe cambiare dinamicamente durante l’apprendimento per ottimizzarne l’andamento; - momentum valore del momento utilizzato in fase di addestramento. Anche questo valore, come quello del learning rate, può essere aggiustato dinamicamente in fase di training per velocizzare e/o migliorare l’apprendimento; • float sigmoid(float x, float beta) calcola la funzione sigmoide di x con coefficiente beta, ovvero: 1 f ( x) = −β ⋅x 1+ e • int init_tset(TSET *t, int n, float min_in, float max_in, float min_out, float max_out) inizializza una struttura di tipo TSET, ritornando 0 se tutto è stato eseguito correttamente oppure –1 in caso di errore. Il significato dei parametri è il seguente: - n numero di elementi contenuti nell’insieme; - min_in, max_in, min_out, max_out valori utilizzati per scalare opportunamente gli ingressi e le uscite della rete; • int split_tset(TSET *inset, TSET *ts, TSET *vs) suddivide l’insieme puntato da inset nei sottoinsiemi ts e vs, che devono precedentemente essere stati inizializzati per impostare il numero di elementi che si desidera inserirvi. Questa funzione è utile per creare degli insiemi di training, di validazione e di test a partire da un unico insieme di partenza, che può essere, ad esempio, letto da file. La funzione ritorna 0 in caso di successo, mentre ritorna –1 nel caso inset non contenga elementi sufficienti per riempire ts e vs. 187
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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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ovviamente, a parità di frequenza,
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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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l’assenza di strati nascosti, e l
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Figura 4.3. Funzione di trasferimen
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} - si modificano i pesi dei colleg
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quindi mentre 2 ∂f ( ) err ∂
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∂hk ∂ ⎛ 1 ⎞ = ⎜ = hk ⋅(
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Hidden Layer Net 1 Output Layer Net
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Figura 4.7. Schermata del programma
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dipende fortemente dal tipo di funz
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5.1 Idea di base Capitolo 5 Archite
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- la libreria che implementa il pre
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campo di visuale della telecamera a
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♦ SAD.X contiene tutti i parametr
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Figura 5.2. Area di scansione. 5.3.
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5.3.5 Caratteristiche del puntatore
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weight_out_fname è il nome del fil
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min_ok_hooks è il numero di test c
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output_threshold e hidden_threshold
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7) impostare la posizione di riposo
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chiaro!) fino al punto in cui non c
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Il cuore del modulo è costituito d
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4) si scandisce l’immagine e si m
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Tutto questo viene effettuato da un
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GUNNER attende l’istante di apert
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1) accelerazione angolare dell’og
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6) viene letto il valore del conteg
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LD.X MD.X OD.X ISL.X WH.X WV.X NEUR
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• neural.h contiene tutte le cost
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vantaggioso durante la fase di svil
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spostamento “nella stessa direzio
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Con l'uso della sola primitiva wait
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