Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

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4.2.3. Risultati Occupiamoci ora delle prestazioni ottenute dal sistema di riconoscimento degli ostacoli: ci interessa sia la velocità di esecuzione e la complessità delle elaborazioni viste, sia l’efficacia di riconoscimento degli ostacoli. In particolare questo secondo indice di prestazione si basa su un test eseguito montando il sensore HOPS su un robot mobile e impiegandolo per il riconoscimento di ostacoli lungo traiettorie navigate in diversi ambienti. Utilizzando un processore AMD K6 a 350MHz si è raggiunta una frequenza di lavoro di circa 3Hz (acquisizioni e analisi al secondo); ciò significa che con un processore più recente non si avrebbero problemi a raggiungere i 10 Hz. A parte la fase di inizializzazione del sistema, che richiede un tempo di circa 7 secondi per la lettura delle look-up-tables e la creazione delle strutture dati richieste, possiamo suddividere l’intero processo in sottofasi e analizzare più nel dettaglio il tempo di esecuzione richiesto da ognuna di esse. Come mostrato in figura 4.19, possiamo identificare le seguenti sottofasi: − acquisizione, in cui i valori di intensità dei pixel vengono letti da un buffer aggiornato dal framegrabber e vengono direttamente utilizzati per la generazione delle immagini rettificate; − preparazione al confronto, dove si generano le immagini riguardanti il solo campo visivo comune e si opera la trasformazione d’istogramma; − confronto, in cui viene generata l’immagine di confronto e operato il filtraggio di questa; − segmentazione, dove si opera il blob coloring; − interpretazione, dove infine si opera il matching e l’adattamento delle regioni ostacolo. Si osservi nella figura 4.19 come, mentre le prime due sottofasi sono “doppie” e quindi eseguibili in parallelo per le due diverse telecamere, tutte le successive sono “uniche”. 98
Figura 4.19 I tempi medi di esecuzione rilevati per le diverse sottofasi sono pari a: 41ms (per il catadiottro) e 30ms (per la telecamera frontale) per le due fasi di acquisizione, 50ms e 45ms per le due fasi di preparazione (la trasformazione dell’istogramma avviene solo per l’immagine da catadiottro), ed infine 29ms, 33ms, 150s rispettivamente per il confronto, la segmentazione, l’interpretazione. In conclusione si ha un ciclo elaborativo di acquisizione-ricerca ostacoli che richiede un tempo pari a 378ms, che appunto corrisponde ad una frequenza di 2,65Hz. Facendo una semplice analisi sulla possibilità di rendere parallela l’elaborazione, si è osservato che sia la fase di acquisizione che quella di preparazione al confronto, ma anche circa l’80% della fase di interpretazione si prestano favorevolmente all’impiego di processori in parallelo. Nel caso di due processori si determinerebbe un elevato incremento di prestazioni, portando facilmente la frequenza di lavoro attorno ai 4Hz. Dal punto di vista della complessità degli algoritmi è stato calcolato che: detti m ed n il numero di pixel delle due immagini rettificate (quella da catadiottro e quella da telecamera frontale), le sottofasi di acquisizione e preparazione al confronto sono rispettivamente degli O(m) e O(n), le fasi di confronto e segmentazione sono degli O(n) e infine la fase di interpretazione, volendo adottare una stima molto peggiorativa, è un O(m+nvn). Quindi il ciclo completo è sostanzialmente un O(m+nvn). Occupiamoci ora delle prestazioni di riconoscimento degli ostacoli. Sono stati eseguiti numerosi test del sistema in ambienti indoor parzialmente strutturati quali il campo 99
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