UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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[18] Peter Arnold Ruymgaart, Tsu-teh, Soong. Mathematics of Kalman- Bucy filtering. Berlin, Springer (1985). [19] Warren S. Sarle. Neural Network FAQ. Dowloaded from [20] ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html (2000). Riccardo Scattolini. Complementi di controlli automatici e controllo digitale. Edizioni CUSL (1996). [21] Michael Schmitt. Lower Bounds on the Complexity of Approximating Continuous Functions by Sigmoid Neural Networks. In S.A. Solla, T.K. Leen, K-R Muller. Advances in Neural Information Processing Systems 12, pp. 328-334. MIT Press, Cambridge, Mass. (2000). 216
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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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tipo, che contengono i dati di part
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del motore grafico è fornita la fu
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5.6.7 pci6025e Il modulo pci6025e.h
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• Dopo aver attivato l'handler e
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un programma di elaborazione matric
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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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Capitolo 6 151 Risultati 6.1 Veloci
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Figura 6.1. Risultato della regress
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Dalle cifre riportate in tabella si
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6.3.2 Test B Il secondo test della
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dell’esperimento: qualsiasi valor
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6.3.7 Test E1 Numero di sparo Dista
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I risultati riportati in tabella 12
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Page 177 and 178: A.4 Creazione dei task La creazione
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