UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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3.9 Compressore d'aria e proiettili ........................................ 63 3.10 Stima dei ritardi ............................................................. 64 3.11 L'elaboratore .................................................................. 68 Capitolo 4 Reti neurali 4.1 Le reti neurali ................................................................... 70 4.2 Cos'è una rete neurale .................................................... 70 4.3 Cosa può fare una rete neurale (e cosa no!) .................. 72 4.4 Tipologie di reti neurali .................................................... 73 4.5 Reti Error Backpopagation (EBP) .................................... 74 4.5.1 Funzione di trasferimento del neurone ................. 76 4.5.2 Algoritmo di apprendimento ................................. 78 4.5.3 La generalized delta rule ...................................... 79 4.5.4 Retropropagazione dell'errore .............................. 81 4.6 La rete EBP utilizzata in DEA .......................................... 83 4.7 Test su reti backpropagation ........................................... 86 4.7.1 Parametri testati durante le prove ........................ 88 4.8 Risultato dei test .............................................................. 88 4.8.1 Test sul β delle sigmoidi ...................................... 89 4.8.2 Determinazione dei pesi iniziali ........................... 90 Capitolo 5 Architettura software 5.1 Idea di base ...................................................................... 91 iii
5.2 Sequenza esecutiva ......................................................... 93 5.3 I data files ................................................................ 95 5.3.1 Punti perimetrali dell'area di scansione ................ 97 5.3.2 Area di scansione ................................................. 98 5.3.3 Guadagni per il filtro di Kalman ............................ 99 5.3.4 Inizializzazione del filtro di Kalman ....................... 100 5.3.5 Caratteristiche del puntatore laser ....................... 101 5.3.6 Costanti di pilotaggio dei motori ........................... 101 5.3.7 Parametri per il training dell'apparato neurale ...... 102 5.3.8 Caratteristiche del target ...................................... 104 5.3.9 Inizializzazione del modulo di tracking ................. 104 5.3.10 Training set ........................................................ 105 5.3.11 Pesi e soglie della rete neurale .......................... 106 5.4 Moduli esecutivi ............................................................... 107 5.4.1 CAMERA .............................................................. 108 5.4.2 Perimeter finding .................................................. 111 5.4.3 Training set generation ........................................ 114 5.4.4 Neural network training ......................................... 115 5.4.5 Tracking and shooting .......................................... 116 5.4.6 Real-time Kalman simulation ................................ 119 5.4.7 Velocità del proiettile e ritardo dell'elettrovalvola .. 122 5.5 Moduli esecutivi e data file ............................................... 123 5.6 Implementazione delle funzioni ........................................ 126 5.6.1 elabor ................................................................... 127 5.6.2 general ................................................................. 128 5.6.3 ioni ........................................................................ 128 5.6.4 kc .......................................................................... 131 5.6.5 neural ................................................................... 134 5.6.6 output ................................................................... 136 iv
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La caratteristica più importante d
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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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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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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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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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3) la funzione predict(), ssendo un
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Figura 6.1. Risultato della regress
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Dalle cifre riportate in tabella si
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dell’esperimento: qualsiasi valor
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Per quanto riguarda la rete neurale
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verso i file per inizializzare il s
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[8] Seth Hutchinson, Greg Hager, Pe
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