UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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• void get_gains(int d, float *g, int n) ritorna, nell’array puntato da d, i guadagni relativi alla d-esima variabile individuati, nella relativa look-up table, dall’indice n. • int get_ngains(int d) ritorna il numero di guadagni caricati nella look-up table relativa alla desima variabile indipendente. • void init_kalman_subsystem(char *fname) è una funzione che accorpa tutte le funzioni di inizializzazione del sottosistema costituito dalla batteria di filtri di Kalman. I parametri per la corretta inizializzazione vengono letti dal file fname, che deve avere la struttura descritta nel paragrafo 5.3.3. • void predict(TSurvey *pr, TSurvey s, int n) effettua una predizione n passi in avanti, a partire dallo stato corrente della batteria di filtri. Per n pari a 0 viene restituito lo stato corrente delle variabili di cui di vuole effettuare il monitoraggio. • void set_prediction_step(int n) fissa il numero di passi in avanti al quale si desidera effettuare le previsioni che verranno memorizzate nel buffer interno alla libreria. Questo valore è comune a tutte le variabili indipendenti. • int get_nstep(void) ritorna il numero di passi in avanti ai quali si effettuano le previsioni che vengono memorizzate nel buffer. • int get_buf_pred(TSurvey *pr, int n, int when) restituisce la previsione a n passi immagazzinata nel buffer al corrispondente step precedente. when indica se l’aggiornamento del buffer, all’istante corrente, è stato o meno già effettuato, in quanto, nei due casi, cambia la posizione relativa nel buffer in cui è memorizzata l’informazione richiesta. Per la modalità di memorizzazione nel buffer, e quindi per la spiegazione del suo contenuto al generico istante sono 202
iportate in dettaglio al paragrafo 5.6.9. La funzione ritorna 0 in caso di successo, mentre ritorna –1 nel caso in cui sa richiesta una previsione per un numero di passi superiore a quello contenuto nel buffer. • void add_survey(TSurvey s) aggiunge una nuova rilevazione al buffer interno alla libreria. Effettua inoltre una previsione di nstep passi (nstep viene impostato mediante la funzione set_prediction_step()) e la deposita nel buffer delle previsioni. • int get_survey(TSurvey *s, int n) ritorna in s il rilevamento effettuato n passi addietro e immagazzinato nel buffer dei rilevamenti interno al modulo kalman.c. La funzione restituisce 0 se tutto ha funzionato correttamente, mentre ritorna –1 se è stato passato un indice non corretto. • int get_n_survey(void) ritorna il numero di rilevamenti contenuti attualmente nel buffer. In condizioni di regime, tale valore corrisponderà alle dimensioni del buffer, mentre nel transitorio di riempimento, indicherà quanti rilevamenti sono stati forniti al predittore fino all’istante attuale. 203
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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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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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Con l'uso della sola primitiva wait
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del motore grafico è fornita la fu
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• Dopo aver attivato l'handler e
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La funzione init_kalman_subsystem()
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N = 4 t - 5 t - 4 t - 3 t - 2 t - 1
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3) la funzione predict(), ssendo un
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