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Tesi di Laurea - Laboratorio di Robotica

1. 1 Aawwd ww pd de I 5 e Il 212 o Usato per eliminare il doppione alla frontiera dei low_part logspace 10 rho low_part 1 1 38 nrho max size rho out file fopen fname w fprintf outfile d n fprintf outfile d n tic for i l nrho Q 1 R rho i a ole iterativo PO eye size A P eps nout riccati P0 norm P A P A A P_ C BO A B 0 Bel sp Calcola il guadagno del K A P C inv C P_ C fprintf outfile Sf fprintf outfile sf fprintf outfile n end fprintf outfile n toc fclose outfile 39 logspace 2 filtro da rho i 213 du insiemi 82 Imposta il parametro che controlla il predittore A B C Q R sink ny Co Pe CI Kalman R 100 R Calcola la soluzione dell equazione di Riccati con metodo Cc 1 7 Bibliografia G Buttazzo B Allotta F Fanizza Mousebuster a Robot System for Catching Fast Moving Objects by Vision Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation Atlanta May 1993 Giorgio C Buttazzo Sistemi in tempo reale Pitagora Editrice Bologna 1995 Giorgio C Buttazzo Luigi Palopoli Luca Abeni Giuseppe Lipari Gerardo Lamastra Antonio Casile Massimiliano Giorgi Paolo Gai HARTIK user manual RETIS Lab Scuola Superiore S Anna via Carducci 40 56100
2. al paragrafo 5 3 3 201 e 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 eint get_ngains int d ritorna il numero di guadagni caricati nella look up table relativa alla d esima variabile indipendente e void init_kalman_subsystem char fname 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 e 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 e 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 comune a tutte le variabili indipendenti eint get_nstep void ritorna il numero di passi in avanti ai quali si effettuano le previsioni che vengono memorizzate nel buffer eint 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
3. il task periodico che si occupa della visualizzazione del messaggio lampeggiante sullo schermo e void go_statusbar_MOD void crea ed avvia il processo che gestisce la visualizzazione dei messaggi lampeggianti sulla status bar B 7 pci6025e E la libreria di interfacciamento alla scheda National Instruments PCI 6025E Contiene tutte le procedure di inizializzazione del bus PCI dei vari chip proprietari a bordo della scheda e le funzioni necessarie a gestire alcune funzionalit dei timer e dell I O digitale che sono state sfruttate in DEA La scrittura delle altre funzioni sia di controllo dei timer che degli ADC e DAC che non stata completata in questa prima stesura della libreria comunque notevolmente agevolata dalla visione delle procedure gi implementate in quanto si tratta di scrivere in appositi registri con modalit standard gi sperimentate Sostanzialmente basta sostituire i codici dei registri e dei singoli bits nei registri stessi per sviluppare tutte le altre funzionalit della scheda non supportate dalla versione corrente del driver eint wbit WORD w WORD ofs WORD bits WORD n 192 pone gli n bit della parola w a partire dall offset ofs 0 indica il bit meno significativo pari al contenuto degli n bit meno significativi di bits Questa funzione usata estensivamente all interno del modulo int find_NI_devices void scandisce il bus PCI alla ricerca tutte le periferiche della National Ins
4. osservazione le quali hanno una dimensione compatibile col numero di integratori specificato dal parametro nA viene risolta l equazione di Riccati per mezzo della funzione descritta al precedente paragrafo necessaria per poter calcolare i guadagni del predittore in base al valore di rho desiderato si calcola la potenza nstep esima della matrice A che serve per poter effettuare la predizione in avanti del numero di passi corrispondente si effettua la simulazione vera e propria in un ciclo vengono passati al predittore i diversi valori di ingresso in modo da far evolvere il suo stato interno Contemporaneamente si effettuano le previsioni nstep passi in avanti e le si memorizzano in un vettore per poterle poi visualizzare e restituire in uscita alla simulazione 208 viene visualizzato un grafico che comprende la funzione vera e propria incluso l errore di quantizzazione la funzione alla quale viene aggiunto il rumore determinato da max_noise le previsioni a nstep passi effettuate dal filtro Di seguito sono riportati alcuni grafici che mostrano il comportamento del filtro in alcuni casi significativi Rho 100 000000 Rho 1000 000000 T T T T T 200 T T T T T T T 150 a 4 amp i ry s 4 alla x A e 4 lt a Fa Sha L L 4 L 4 4 4 L 150 L L 4 4 L 4 L 4 L 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 k Discrete time k Discrete time Rho 10000 000000 Rho 1
5. preposto ad una differente azione 1 vengono generati i nuovi valori di pilotaggio 2 vengono comandati i motori 3 si attende che i motori si fermino 114 4 si scandisce l immagine e si memorizzano le coordinate del puntatore laser Area di scansione dell immagine o i e gt p o eee eee e oe e oe o o o o o o o o o PI SD oe o e e o o e gt 0 0 6 o Punti perimetrali Punti determinati dalla griglia Figura 5 5 Griglia generata dal programma GTS Al termine dell elaborazione vengono prodotti i due data file TSH X e TSV X che contengono rispettivamente i training set per le due reti neurali che gestiscono separatamente i due motori 5 4 4 Neural network training La rete neurale viene addestrata dal modulo denominato NNT Il procedimento di addestramento di una rete neurale backpropagation e la stessa rete utilizzata in DEA sono esaurientemente descritti al capitolo 4 In questa sede 115 si fornir una breve descrizione del software che realizza il training per la rete utilizzata da DEA NNT legge 1 training set per ciascuna rete da TSH X per la rete dedicata al motore orizzontale e da TSV X per la rete dedicata al motore verticale mentre i parametri di apprendimento vengono letti dal data file NEUR X L interfaccia utente e le funzionalit del programma sono molto semplici permette di avviare l apprendi
6. 3 6 3 7 4 5 1 1 6 3 4 5 Numero di sparo NIOO B Go PO Tabella 9 Risultato del test D3 6 3 7 Test El Nei test della serie E viene aumentata la distanza del bersaglio mentre la velocit del target viene diminuita I dati completi sono riportati in tabella 10 Caratteristiche Distanza del target 240 cm fisiche Target in movimento SI Velocita circa 3 sec giro Filtro di Kalman Rho 892 518 Previsione in avanti 12 step Raggio di aggancio 6 pixel Numero di agganci 5 Tabella 10 Parametri del test E1 I risultati dei test alla distanza di 2 4 metri come si osservera anche dai risultati riportati nei prossimi paragrafi ha confermato le ipotesi che il sistema perde di precisione all aumentare della distanza La causa principale di questo comportamento da attribuire alle imprecisioni nel posizionamento dei servo che non consentono quindi di ottenere un puntamento ottimale 161 Distanza dal centro del bersaglio cm 4 6 2 5 2 3 2 7 2 7 4 Numero di sparo DUI WN Tabella 11 Risultato del test E1 6 3 8 Test E2 Anche questo test stato effettuato con gli stessi parametri del precedente in particolare per quanto riguarda la distanza e la velocit del target Anche i guadagni per il filtro di Kalman non sono variati Si pensato di ridurre soltanto il valore del raggio di agga
7. A 6 1 Stack Resource Policy A 6 2 Cyclic Asynchronous Buffer A 7 Grafica Appendice B Librerie di funzioni B Ielabofa cancia B 2 general 56 LOM ERRO VICE AEE B 6 output atea B 7 pci6025e Appendice C Codice MATLAB C 1 Soluzione dell equazione di Riccati C 2 Simulazione del predittore di Kalman C 3 Generazione dei guadagni vi 168 169 170 171 172 173 174 176 179 180 182 183 190 192 198 199 204 206 212 Bibliografia Capitolo 1 Presentazione 1 1 Obiettivo della tesi Il seguente lavoro di tesi ha l obiettivo di progettare e realizzare un sistema di puntamento in grado di agganciare la traiettoria di un oggetto in movimento predire il moto e colpirlo Il sistema stato progettato per funzionare autonomamente senza l intervento di un operatore anche per quanto riguarda la fase di calibrazione dei parametri che ne determinano il funzionamento Il software stato organizzato in modo modulare come un insieme di librerie cos da permettere il riutilizzo futuro delle soluzioni proposte senza apportare modifiche sostanziali al codice gi scritto In parallelo allo sviluppo del progetto sono stati eseguiti numerosi test su reti neurali di tipo Backpropagation utilizzate per la calibrazione del sistema vis
8. La dichiarazione delle risorse utilizzate avviene come indicato al paragrafo A 6 1 dell appendice A dedicata ad HARTIK L ultima caratteristica inerente i motori che in talune situazioni operative e nella fattispecie durante la calibrazione del sistema quando un movimento dei motori causa uno spostamento del puntatore laser sull immagine richiesto che per esempio aumentando 11 valore di pilotaggio del motore orizzontale si abbia un aumento della coordinata del punto laser sull immagine Altro esempio si desidera che diminuendo il valore di pilotaggio del motore verticale diminuisca il valore della coordinata verticale del punto In sostanza uno spostamento nello spazio delle variabili di controllo dei motori deve corrispondere ad uno 130 spostamento nella stessa direzione nello spazio delle coordinate del punto laser sull immagine Questo non vero in generale perch dipende innanzitutto da come sono stati montati i motori ma anche dalla posizione della telecamera relativamente alla base di moto di DEA chiaro che ribaltando la telecamera i rapporti vengono invertiti Per tenere conto dell aspetto sopracitato sono stati introdotti due parametri motor_versus_x e motor_versus_y Ognuna di queste variabili pu assumere i due valori discreti 1 e 1 varranno 1 se le direzioni di spostamento nei due spazi di variabili concorde secondo quanto spiegato in precedenza mentre varranno 1 in caso contra
9. X43 a con la possibilit di procedere con l ordine delle derivate possibile scrivere il modello del target come segue X1 X X2 X Xn X Zy X con n che rappresenta I ordine del modello Tale valore pu essere pari a qualsiasi numero intero positivo anche se per considerazioni legate alle ipotesi su un qualche tipo di regolarit dell andamento del moto dei valori ragionevoli per n dovrebbero mantenersi nel range 2 6 come vedremo pi alto il grado del modello e pi il predittore sar in grado di predire andamenti bizzarri adattandosi velocemente ai cambiamenti di direzione dell oggetto ma sar per contro pi sensibile agli errori di misura Passando ad una rappresentazione discreta del modello possibile scrivere x k 1 x k x k x k 1 x k x k x kt x k x k w k z k x k v k 20 dove sono stati introdotti 1 termini w k e v k che rappresentano dei rumori bianchi i quali permettono di introdurre l errore di modellizzazione e l errore di misura all interno del modello stesso In termini di matrici riprendendo la scrittura introdotta al paragrafo 2 5 4 si ha una descrizione del sistema del tipo la Ae M matrice triangolare superiore e avente la diagonale principale e quella superiore composta da tutti 1 mentre il resto della matrice composta da 0 nxl il vettore colonna Be M composto da tutti 0 escluso l
10. che semplificano lo sviluppo di applicazioni che utilizzano tali schede Per potere invece utilizzare le stesse schede con linguaggi di programmazione diversi dai precedenti per esempio il C come nel caso del presente progetto necessario scrivere una apposita libreria di funzioni per accedere al bus PCI ai registri della scheda e a quelli del DAQ STC Fortunatamente la documentazione relativa a questi tre aspetti fornita nel CD ROM allegato alla scheda oppure scaricabile gratuitamente dal sito della National Instruments decisamente completa cosa che semplifica notevolmente la codifica delle funzioni necessarie Di seguito verr tralasciata la trattazione di DAC e ADC per concentrarla su linee digitali e contatori che sono le uniche funzionalit della scheda utilizzate nel progetto 49 3 6 1 Linee digitali di I O La scheda National Instruments PCI 6025E dispone di 8 linee digitali DIOO DIO7 per un utilizzo generico Ciascuna di esse pu venire impostate via software in input oppure in output secondo le necessit All avvio dell elaboratore oppure al reset della scheda ogni linea si trova in stato di alta impedenza Il funzionamento di DEA richiede l utilizzo di 4 linee in uscita Le funzioni dei 4 bit in output sono e controllare l apertura dell elettrovalvola e pilotare l interruttore del puntatore laser e abilitare o meno il conteggio del contatore che pilota il servo orizzontale e abilitare o me
11. f x 100 sin x la predizione viene fatta 10 passi in avanti Osservando le figure si intuisce immediatamente il comportamento del filtro aumentando possibile aumentare la capacit di filtraggio ma come si pu notare il tempo di assestamento che porta la traiettoria predetta ad assomigliare a quella reale pi lungo questo fatto immediatamente riscontrabile osservando il primissimo tratto della traiettoria predetta che il transitorio di assestamento del filtro Un importante aspetto pu non emergere ad una prima analisi delle figure nelle prime due la dimensione del modello pari a 4 ci significa che la matrice A appartiene a M mentre nell ultima il modello via o 3x3 ha dimensione 3 cio la matrice A appartiene a M Agire sulla dimensione del sistema una ulteriore possibilit di tarare il sistema Nei casi in figura con un errore relativamente grande utile abbassare tale dimensione in modo da rendere il filtro meno sensibile al rumore Alzare la dimensione del sistema significa considerare pi derivate dell accelerazione e questo consente al filtro in genere di poter predire andamenti pi bizzarri della funzione ma lo stesso filtro pu essere ingannato dalla presenza di rumore il filtro segue una variazione rapida della variabile osservata dovuta al rumore perdendo la traiettoria 211 C 3 Generazione dei guadagni Il programma che si occupa di generare i data f
12. ultimo valore che pari a 1 Ixn il vettore riga Ce M composto anch esso da tutti 0 escluso il primo valore che pari a 1 le matrici Q ed R appartenenti entrambi ad M sono quindi degli scalari pari alle varianze di w e v rispettivamente Un esempio di tali matrici nel caso di n 4 il seguente 1100 0110 A 0011 0001 0 0 B 0 1 c 1 0 0 0 Queste matrici vengono utilizzate per calcolare la soluzione dell equazione di Riccati e quindi calcolare il vettore colonna n x1 costituito dai guadagni da utilizzare nel filtro di Kalman vedi 12 21 2 5 5 Il filtro di Kalman Il predittore di Kalman una tecnica sviluppata per ricostruire lo stato di un sistema a partire dall osservazione dei suoi ingressi e delle uscite corrispondenti In tal senso fa parte di una pi ampia gamma di sistemi che sono denominati per l appunto ricostruttori dello stato Nel seguito anche se un po impropriamente ai termini filtro e predittore verr attribuito il medesimo significato Un ricostruttore o osservatore dello stato un sistema dinamico che essendo alimentato dai segnali di ingresso e di uscita presenta in uscita la stima dello stato del sistema dinamico sotto controllo Un osservatore dello stato indispensabile nei casi in cui non possibile o economicamente conveniente misurare direttamente le singole componenti del vettore di stato del sistema Partendo dal modello introdo
13. Il motivo per cui viene utilizzato un secondo alimentatore per fornire la tensione necessaria al funzionamento del laser invece di ricavarla dai 5V piuttosto che dai 12V che nel corso dello sviluppo si sono utilizzati altri puntatori laser aventi tensioni di alimentazione differenti Con la soluzione adottata sufficiente cambiare l alimentatore esterno senza dover intervenire sul circuito In pi l alimentatore utilizzato permette di impostare diversi livelli di tensione 3 4 5 6 9 e 12 volt cosa che ha consentito di utilizzare lo stesso alimentatore anche cambiando la tensione richiesta dal puntatore laser La massa dei due alimentatori viene posta in comune all interno del circuito elettronico di potenza ed un filo di massa viene portato all opportuno piedino della scheda PCI 6025E in modo da fornire il riferimento per i segnali digitali in ingresso e in uscita 59 3 8 Il robot a 2 gradi di libert DEA utilizza una torretta costruita in alluminio per limitare i pesi e 1 momenti di inerzia delle parti rotanti Alla torretta vengono imbullonati 1 servo il puntatore laser e la canna nella quale viene inserita la pallina da sparare Il tutto rappresentato in figura 3 17 Figura 3 17 Il robot a 2 gradi di libert I servomotori sono necessari a garantire la mobilit alle strutture meccaniche Tali strutture sono direttamente fissate all albero dei servo senza la necessit di riduzioni a cinghia o ad
14. La scelta di utilizzare una sola telecamera per l osservazione dell ambiente si traduce con l impossibilit di stimare la distanza dell oggetto da colpire e quindi necessario assumere che l oggetto si muova in un piano Sostanzialmente con una sola telecamera impossibile ricostruire le caratteristiche tridimensionali di una scena e quindi anche del moto dell oggetto Sempre riguardo all apparato di visione si scelto di utilizzare una telecamera fissa In questo modo l area di movimento dell oggetto limitata dal campo visivo dell obiettivo montato sulla telecamera ovvio che se il target non viene ripreso dalla telecamera in quanto si muove al di fuori dell area di visione impossibile predirne la traiettoria La soluzione di adottare delle reti neurali per immagazzinare la conoscenza necessaria al pilotaggio dei motori porta con s delle interessanti conseguenze Si pu pensare che modificando il sistema per migliorarne le prestazioni ad esempio con la visione stereoscopica e il movimento delle telecamere possibile continuare ad utilizzare una rete neurale per muovere i motori La nuova rete neurale dovrebbe prevedere come ingressi la posizione angolare dei motori che movimentano le telecamere oltre a quella dei motori del dispositivo di puntamento teoricamente il concetto di mappare lo spazio immagine di una o pi telecamere nello spazio delle variabili di pilotaggio dei motori
15. TASK strategy unction j TASK SA f SA me d SRP_MOTOR_TRIG gt dh Y motor DS trigger PCI 6025E timers trigger function SRP_MOTOR_MOVE on move status 7 PCI 6025E _rt 0 M m m w w w lt o o 9 registers 7 Figura 5 11 Driver di controllo dei servomotori 129 E in ioni h che vanno ad essere caricate ed usate le costanti che delimitano i valori di pilotaggio dei motori in modo che il driver quando dovesse ricevere il comando di pilotare i motori con un valore fuori dal range corretto evita di portare a termine l operazione la quale causerebbe dei danni pi o meno gravi all hardware in particolare al meccanismo di movimento I task implementati in ioni h usano il protocollo SRP gestito da HARTIK per la condivisione delle risorse tra i processi secondo quanto illustrato al paragrafo 2 3 3 Analizzando il codice si noter che ogni processo che utilizza tali risorse sia in ioni h che negli altri moduli lo dichiara in fase di creazione I codici mnemonici di queste risorse sono eSRP_MOTOR_VALUE deve essere dichiarata da tutti i task che accedono alle variabili di controllo dei motori in lettura in scrittura non possibile eSRP_MOTOR_MOVE deve essere dichiarata da tutti i processi che accedono alle variabili che indicano lo stato dei motori in movimento oppure fermi eSRP_MOTOR_TRIG deve essere dichiarata da tutti i processi che necessitano di pilotare uno o entrambi i motori
16. WORD output_polarity utilizza il contatore GO per misurare la durata di un impulso cio il tempo che intercorre tra il rise e il fall o viceversa in base al valore di gate_polarity di un segnale in ingresso alla scheda La misurazione viene fatta in termini di periodi di clock intercorsi tra i due eventi del gate selezionato Il valore finale del conteggio che parte dal valore di initvalue pu essere letto dal HW Save Register mentre il valore parziale del conteggio pu essere ricavato leggendo dal Save Register Con tali valori possibile calcolare in base al periodo di clock impostato la durata effettiva dell impulso o del conteggio parziale I parametri hanno il seguente significato initvalue il valore iniziale caricato nel registro al quale partir il conteggio del timer source specifica la sorgente del clock su cui si basa il conteggio source polarity indica su quale fronte del clock effettuare lo step di conteggio gate specifica la sorgente del segnale di gate del quale si vuole misurare la durata dell impulso gate polarity indica se iniziare il conteggio quando si ha un rise del gate oppure in caso di fall dello stesso segnale output_mode imposta la modalit di output output_polarity indica la polarit del segnale di uscita void G0_single_period_measurement 196 DWORD initvalue WORD source WORD source_ polarity WORD gate WORD gate_polarity WORD output_mode WO
17. attiva la valvola sparando il proiettile contro il sensore Allo stesso tempo inizia il conteggio del tempo trascorso tra l attivazione e l impatto 5 entra in un ciclo di attesa che si sblocca premendo il tasto ENTER Il tasto va premuto dopo l impatto 122 6 viene letto il valore del conteggio dal registro della scheda che viene a sua volta presentato a video opportunamente convertito in microsecondi in base alla durata del periodo di clock Il programma va rieseguito per ciascuna misurazione ed possibile eventualmente salvare incrementalmente in un file append il risultato del test In alternativa i risultati vanno annotati manualmente per la successiva elaborazione Quando il programma impartisce il comando di apertura alla valvola attende poi circa 2 secondi prima di richiuderla invece dei 40 60 millisecondi normalmente usati durante la fase di tracking e sparo Questo accorgimento si reso necessario per eseguire automaticamente lo svuotamento parziale del serbatoio del compressore fino al punto da provocarne la ricarica Cos facendo ad ogni test il compressore si trova sempre al massimo livello di pressione in modo che questo parametro non influisce sul tempo totale misurato 5 5 Moduli esecutivi e data file Ciascun modulo esecutivo per poter funzionare correttamente legge 1 propri parametri di funzionamento dai data file opportuni e scrive il risultato dell elaborazione in data file che verranno util
18. elecamera PC Figura 2 1 Componenti del sistema I sistemi di puntamento sono di due tipi un puntatore laser utilizzato durante la fase di calibrazione automatica ed una cerbottana ad aria compressa a colpo singolo e caricamento manuale utilizzata per colpire il target La calibrazione da effettuarsi ogni qualvolta avviene un cambiamento nelle condizioni operative del sistema per esempio quando la telecamera o il robot vengono spostati Una volta effettuata la fase di taratura dei parametri possibile concentrarsi esclusivamente sulla fase di tracking Il sistema stato denominato DEA ovvero Dexterous Eye guided Aiming 2 2 Soluzioni progettuali Le scelte di progetto che maggiormente influiscono sul funzionamento e sulla struttura del sistema sono le seguenti utilizzare dei servomotori per muovere il sistema di puntamento sfruttare una rete neurale per controllare i motori stessi riprendere le immagini con una sola telecamera fissa lavorare con immagini a toni di grigio utilizzare il predittore di Kalman per stimare e predire il moto del target L utilizzo di servoattuatori per il movimento del robot ha il vantaggio di un pilotaggio molto semplice come si avr modo di illustrare al capitolo 3 3 La precisione del posizionamento invece relativamente limitata dalle caratteristiche dei motori utilizzati poich si tratta di servocomandi di basso costo costruiti per applicazioni di modellismo
19. elementi Secondo Neural Networks A Comprehensive Foundation di S Haykin Macmillan 1994 Una rete neurale assimilabile a un processore distribuito in parallelo che ha una naturale propensione all immagazzinamento di conoscenza e al rendela disponibile per l uso Simula il cervello sotto due aspetti 1 La conoscenza acquisita mediante un processo di addestramento 2 Il peso delle connessioni come le sinapsi per il cervello sono utilizzate per memorizzare le informazioni Infine secondo Neural Network For Pattern Recognition di A Nigrin The MIT Press 1993 Una rete neurale un circuito composto da un numero molto elevato di semplici unit di elaborazione Ogni elemento opera solo su informazioni 71 locali In pi ciascuna unit funziona in modo asincrono dalle altre non esite un clock di sistema 4 3 Cosa pu fare una rete neurale e cosa no In linea di principio una rete neurale pu computare ogni funzione computabile quindi pu fare ogni cosa che pu essere fatta con un normale computer Valiant 1988 Siegelmann e Sontag 1999 Nella pratica le reti neurali sono particolarmente adatte a problemi quali la classificazione l approssimazione e il mapping di funzioni in modo che siano tolleranti a qualche forma di imprecisione quando si disponga di un elevato numero di dati relativi al problema e magari non possibile applicare algoritmi diretti di analisi dei dati Ci possibile in
20. lo portano all esterno dell area di scansione il task ritorna alla posizione di riposo in modo automatico Questo fa capire quanto sia importante che la posizione di riposo dei motori faccia puntare il laser all interno dell area di scansione E importante calibrare oculatamente il raggio dell area entro la quale si considera centrato l obiettivo A causa della scarsa risoluzione nel movimento dei servo un raggio troppo stretto 1 2 pixel alla distanza di circa 1 metro e mezzo tra il dispositivo di puntamento e il piano immagine provoca l impossibilit da parte del sistema di centrare il punto Un raggio troppo grande introduce un errore elevato nella generazione del training set Quindi il raggio dovrebbe essere scelto il pi piccolo possibile ma che consentisse di centrare il punto in qualsiasi posizione dello spazio immagine Il controllo in anello chiuso ha lo svantaggio di essere lento nel portare il puntatore nella posizione desiderata ma l unica soluzione per risolvere il problema Il feedback del controllo avviene controllando sull immagine lo spostamento del puntatore che ben diverso dal posizionare il puntatore generando direttamente i giusti valori di pilotaggio 113 5 4 3 Training set generation Il modulo che si occupa della generazione del training set chiamato GTS Esso rappresenta l evoluzione di una serie di programmi studiati per generare il training set necessario all addestram
21. pari a quella che si ottiene caricandolo completamente tenuto conto delle immancabili imprecisioni dei meccanismi Il valore di pressione quindi pari a circa 8 atmosfere Per ciascuna distanza sono stati considerati 25 campioni di tempo in modo da poterne calcolare la media e considerarla come il tempo effettivo di durata dell impulso misurato Una volta ottenute le coppie tempo distanza si effettuata la regressione lineare dei valori con il risultato illustrato in figura 6 1 152 Speed test results e Measurements Regression Confidence interval O 0 5 1 1 5 2 2 5 Distance Figura 6 1 Risultato della regressione lineare Il calcolo della regressione lineare comporta l ipotesi che il moto del proiettile sia lineare uniforme con una fase di accelerazione sufficientemente breve che tra l altro pu essere inclusa nel ritardo di attivazione dell elettrovalvola La seconda assunzione implicita al calcolo della regressione di considerare trascurabile anche l attrito dell aria sulla pallina Come si evince dall analisi del grafico risultante le ipotesi poste sono sufficientemente valide Si nota infatti che la retta approssima sufficientemente bene i punti forniti Dalla regressione lineare si ricava direttamente il ritardo di attivazione dell elettrovalvola che pari all intersezione della retta con l asse delle ordinate La velocit della pallina sar invece pari all inverso della pendenza della retta
22. stato del sistema Al contrario diminuendo p il filtro garantisce una risposta pi 23 veloce adattandosi pi rapidamente alle variazioni dello stato ma si ottiene una previsione pi sensibile al rumore La soluzione dell equazione di Riccati pu essere ricavata iterativamente utilizzando la seguente formula P A P ARSA C7 C P C7 Ry C P A k 1 k k k k R I tenendo conto che tale formula converge a P ovvero che P limP k 00 2 6 Elaborazione dell immagine Date le scelte progettuali descritte al paragrafo 2 2 l elaborazione dell immagine prevede delle semplici operazioni di soglia sui valori di luminosit dei pixel per individuare sia i punti che appartengono al puntatore laser che al target isolandoli dal background dell ambiente nel quale si muovono La funzione che realizza la soglia nei due casi riportata in figura 2 3 Output 255 0 Threshold 255 Input Figura 2 3 Soglia sul puntatore laser e sul target La differenza tra i due casi che i pixel del target devono avere un livello di luminosit inferiore alla soglia mentre i pixel del puntatore laser devono avere un livello di luminosit maggiore Per garantire il funzionamento dell apparato visivo indispensabile che i due valori di soglia siano diversi tra loro quello per il puntatore sar molto alto 220 230 o pi mentre quello per il target deve essere molto basso 40 50 o meno Lo scopo de
23. Pisa Revisione 3 3 1 1998 Gregory D Hager Peter N Belhumeur Efficient Region Tracking of Image Regions With Changes in Geometry and Illumination Gregory D Hager Peter N Belhumeur Real Time Region Tracking With Parametric Models of Geometry and Illumination In Proc IEEE Conf Comp Vision and Patt Recog pages 403 410 IEEE Computer Society Press 1996 Gregory D Hager Kentaro Toyama X Vision A Portable Substrate for Real Time Vision Application 1996 Ian Horswill Chris Barnhart Unifying segmentation tracking and visual search 214 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Seth Hutchinson Greg Hager Peter Corke A Tutorial on Visual Servo Control May 14 1996 Brian W Kernighan Dennis M Ritchie Linguaggio C ANSI C Seconda Edizione Gruppo Editoriale Jackson 1989 Steve Lawrence C Lee Giles Ah Chung Tsoi What Size neural Network Gives Optimal Generalization Convergence Properties of Backpropagation Technical Report UMIACS TR 96 22 and CS TR 3617 Institute fo Advance Computer Studies University of Maryland College Park MD 20742 June 1996 Jonathan A Marshall Viswanath Srikanth Curved trajectory prediction using a self organizing neural network International Journal of Neural Systems vol 10 No 1 World Scientific Publishing Company February 2000 Mohinder S Grewal Angus P Andrews Kalman filtering Theory and Practice Prentice Hall Informat
24. Questo ha permesso di sviluppare una libreria per HARTIK robusta e affidabile Il codice MATLAB del filtro di Kalman riportato in appendice C in quanto pu essere di grande utilit per capirne il funzionamento e certamente lo molto di pi che analizzare centinaia di righe di codice C Il MATLAB stato utilizzato anche per un altra importante funzione indispensabile per il corretto funzionamento della libreria ovvero la generazione dei data file che contengono i p ed i relativi guadagni per il filtro Anche il codice di questo programma riportato in appendice C Questa scelta si resa necessaria al fine di evitare di dover scrivere una vera e propria libreria di calcolo matriciale per HARTIK in quanto oltre che ad operazioni banali quali prodotti e trasposizioni di matrici e vettori il calcolo dei guadagni per il filtro di Kalman prevede il calcolo dell inversa di una matrice quadrata che richiede la scrittura di codice per il calcolo numerico affatto banale Dunque si preferito scrivere un semplice programma in MATLAB che genera per qualsiasi dimensione del modello del sistema un file contenente svariati valori del p e dei guadagni corrispondenti Con banalissime modifiche al codice possibile aumentare il numero p diversi da inserire nel file attualmente sono 120 oppure variare il range entro il quale campionare i valori di p stessi che al momento va da 107 a 101 150 Capitolo 6 Risultati 6
25. VALVE IMAGE TIME STAMP 36707 LASER THRESHOLD D C TARGET THRESHOLD lt F U i 17 Finestra di output Status bar Figura 5 14 Schermata di default per i moduli esecutivi di DEA Le altre funzioni sono utilizzate per aggiornare i dati sul video durante l esecuzione dei vari moduli In particolare image_to_screen stampa a video il frame catturato dal grabber ed il time stamp relativo Le altre funzioni come update_driver update_laser_thresh_bar e update_target_thresh_bar 137 servono anch esse ad aggiornare il contenuto dello schermo durante l esecuzione dei programmi vengono aggiornati lo stato del driver dei servo e il livello delle soglie per il puntatore laser e per il bersaglio Sono fornite le procedure per gestire la barra di stato alla quale associato un task periodico con criticit SOFT e periodo opportuno che realizza l eventuale lampeggio del testo visualizzato nella barra di stato Un task che desidera scrivere nella status bar deve indicare al momento della creazione di utilizzare la risorsa SRP_STATUSBAR L effettiva scrittura del testo avviene con la procedura set_statusbar la quale permette anche di indicare se il testo deve lampeggiare o rimanere fisso sul video Il modulo esecutivo che utilizza la barra di stato deve eseguire la procedura go_statusbar_MOD il quale serve a creare e ad avviare il task che gestisce la barra Infine la libreria fornisce gli strumenti per effettuar
26. backpropagation prevede sempre uno strato di neuroni di ingresso ai quali vengono applicati i segnali di input Similmente esiste sempre uno strato di neuroni di uscita dai quali si preleva l output Tra questi due strati sono posti in genere degli strati di neuroni intermedi detti nascosti Il caso limite prevede 74 l assenza di strati nascosti e la rete che ne deriva che quindi ha i soli strati di input e di output detta perceptron E stato dimostrato che lo strato di ingresso non ha alcuna funzione relativa all apprendimento solo gli strati successivi sono responsabili dell immagazzinamento di un informazione da parte della rete sono cio detti strati decisionali Spesso nascono delle incomprensioni nel definire il numero di strati di una rete neurale in ogni caso andrebbe specificata la natura dei layer decisionali nascosti etc Nel seguito se non altrimenti specificato una rete con n strati viene considerata avente 1 strato di ingresso e n 1 strati decisionali La schematizzazione di una rete backpropagation a 3 strati e con funzione di trasferimento a sigmoide riportata in figura 4 1 l Output FA i Output Layer 5 j Moa Gi Input Layer Figura 4 1 Rete neurale a 3 strati con 2 ingressi e un uscita 75 4 5 1 Funzione di trasferimento del neurone Lo stato di un neurone viene calcolato effettuando una sommatoria pesata dei suoi ingressi L uscita viene determinata a partire da
27. consente di effettuare test sull approssimazione di funzioni reali di variabile reale impostando la funzione desiderata il relativo dominio e il range di output corrispondente 4 7 1 Parametri testati durante le prove Per determinare il tipo di test da eseguire sulla capacit di approssimazione di funzioni da parte della rete sono stati considerati principalmente i seguenti parametri il coefficiente B che compare nell esponenziale della sigmoide il numero di neuroni nello strato nascosto iltipo di funzione da approssimare il numero di training samples presenti nel set di esempi il livello del rumore sull uscita desiderata Per poter testare tutte le condizioni possibili si sarebbero dovute considerare le combinazioni di tutti i valori attribuiti ai singoli parametri Purtroppo una operazione di questo genere avrebbe richiesto delle risorse di calcolo alquanto dispendiosa in termini di tempo di calcolo oppure di macchine utilizzate in parallelo Per ovviare al problema si scelto di effettuare un opportuno sottoinsieme di test ritenuto significativo per poter estendere le conclusioni anche alle situazioni non direttamente testate 4 8 Risultato dei test La maggior parte dei test ha confermato le ipotesi qualitative che possibile formulare conoscendo l influenza dei parametri testati sull apprendimento della rete Per esempio aumentando il numero di neuroni nello strato nascosto si ottiene un appr
28. corrente stato o meno gi effettuato in quanto nei due casi cambia la posizione relativa nel buffer in cui memorizzata l informazione richiesta Per la modalit di memorizzazione nel buffer e quindi per la spiegazione del suo contenuto al generico istante sono 202 riportate 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 e 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 eint 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 stato passato un indice non corretto eint get n_survey void ritorna il numero di rilevamenti contenuti attualmente nel buffer In condizioni di regime tale valore corrisponder alle dimensioni del buffer mentre nel transitorio di riempimento indicher quanti rilevamenti sono stati forniti al predittore fino all istante attuale 203 Appendice C Codice MATLAB C 1 Soluzione dell equazione di Riccati Per poter generare i guadagni necessari al funz
29. dichiarazione delle strutture stesse TTrainingSample struttura che incapsula le caratteristiche del singolo training sample il componente minimo di un training set validation set o test set Il 183 training sample composto dai valori di ingresso e i corrispondenti valori di uscita da utilizzare per addestrare la rete TSET struttura che contiene i dati relativi ad un training set Tali dati sono i seguenti intn ts numero di training sample contenuti nell insieme int tset_initialized flag che indica se il training set stato inizializzato con una procedura standard della libreria TTrainingSample s MAX_N_TS vettore contenente 1 training training samples float min_in range float max_in_range float min_out_range float max_out_range valori di scala degli input e output values vengono usati per mappare nel range 0 1 gli ingressi e le uscite alla rete neurale in fase di training sono inoltre indispensabili per l utilizzo della rete in quanto mappano i valori di I O non normalizzati in ingresso e riscalano i valori di uscita nel range corretto congruente con il mapping usato in fase di addestramento NET struttura che incapsula i dati di una generica rete neurale back propagation a 3 strati di neuroni Tutti i vettori sono sovradimensionati in effetti spesso non vengono completamente riempiti di valori significativi tranne nel caso in cui si utilizzino il massimo numero di neuroni per ciascun layer I dat
30. e le soglie della rete neurale in modo che dopo l addestramento i moduli che ne necessitano l utilizzo possano leggere direttamente i valori della rete istruita Di seguito vengono descritti 1 diversi data file e verr illustrata la struttura di ciascuno di essi 5 3 1 Punti perimetrali dell area di scansione Il data file 2P X un primo esempio di file nel quale non importante l ordine dei dati immagazzinati Il file contiene le coppie di valori di pilotaggio per i servomotori che puntano il laser ad opportune coordinate sull immagine Queste coordinate come illustrato pi in dettaglio al capitolo 5 4 2 servono a costruire una griglia per la generazione automatica del training set La struttura di 2P X la seguente nx ny nx_top_points ny_right_points nx_bottom_points ny_right_points dove 97 nx e ny sono rispettivamente il numero di punti individuati sui lati orizzontali del perimetro dell immagine superiore e inferiore e il numero di punti individuati sui lati verticali sinistro e destro Immagine digitalizzata 1 img_top_border 2 img_right_border 3 img_bottom_border 1 zA Yj Y 2 4 img_left_border FT i 4 Area di scansione 3 5 3 2 Area di scansione Lo Image Scan Limits data file ISL X contiene le dimensioni in pixel dei bordi con cui viene limitata l area di scansione dell immagine quando viene effettuata la ricerca del puntatore laser oppure del target La struttura d
31. e per HARTIK La scelta di non utilizzare HARTIK per l addestramento motivata dal fatto che per il GNU C esiste una potente libreria grafica appositamente studiata per programmare i videogames che garantisce maggiore velocit potenza e affidabilit del motore grafico di HARTIK Inoltre l addestramento non richiede vincoli temporali espliciti ed quindi possibile effettuarlo in ambiente non real time In seguito si descriver unicamente la versione per HARTIK della libreria in quanto la versione per GNU C perfettamente duale La parte pi importante della libreria sono i tipi di dato esportati le strutture NET e TSET che rispettivamente incapsulano una rete neurale back propagation e il training set da utilizzare per l addestramento Definendo variabili di questo tipo possibile in un unico programma utilizzare pi reti neurali e pi training set diversi indipendentementi tra loro Le funzioni operano su strutture di questo 134 tipo che contengono i dati di partenza e anche i risultati dell elaborazione Il tutto rimane racchiuso all interno della struttura Per coloro i quali non sono digiuni di programmazione object oriented dovrebbe apparire immediatamente evidente che un tale approccio implementativo per questa libreria utilizzando un qualsiasi linguaggio orientato agli oggetti come il C sarebbe stato decisamente pi elegante Purtroppo lo sviluppo in HARTIK a causa del controllo di basso livello della mac
32. esatto dipende tra le altre cose dalla dimensione dell area di scansione e quindi dalle impostazioni del modulo FP che individua i punti sul perimetro dell area stessa Si notato che l addestramento in genere molto veloce quindi il numero massimo di epoche stato posto pari a 50000 Infine il limite di precisione pari a 0 001 il che garantisce considerati gli altri parametri relativi al learning una pi che sufficiente approssimazione delle funzioni 85 4 7 Testsureti backpropagation In parallelo con lo sviluppo del lavoro di tesi sono stati condotti una serie di test allo scopo di estrapolare delle conclusioni di tipo qualitativo sul comportamento di reti backpropagation utilizzate per approssimare funzioni reali di variabile reale al variare di alcuni parametri caratteristici Per effettuare i test stato sviluppato un apposito ambiente di simulazione con interfaccia grafica denominato NNSE ovvero Neural Networks Simulation Environment Questo ambiente la cui schermata principale riportata in figura 4 7 stato concepito per garantire le seguenti feature training della rete con visualizzazione dell andamento dell errore sia sul training set che sul validation set visualizzazione della funzione approssimata e di quella approssimante durante il training possibilita di impostare tutti 1 parametri da file per diverse simulazioni sulla stessa funzione obiettivo possibilit di ripeter
33. esigenze pi specifiche comunque un operazione estremamente semplice Le modifiche da apportare per poter trattare sistemi con modelli diversi da quello attuale sono le seguenti 1 la funzione init_kalman va cambiata in modo che costruisca la matrice A adatta al modello che si intende utilizzare 2 nella funzione add_survey va utilizzata l opportuno vettore C che in questa funzione non compare per motivi di ottimizzazione in quanto nel caso di DEA importante soltanto il primo valore presente nel vettore di stato 148 3 la funzione predict ssendo una versione accorpata delle due precedenti deve ricevere entrambe le modifiche illustrate nei punti 1 e 2 Ulteriori e pi affinate versioni della libreria dovrebbero prevedere il passaggio dinamico delle matrici A B e C che modellizzano il sistema del quale si vuole stimare lo stato in fase di inizializzazione Inoltre grande peso avrebbe il poter generare i guadagni del predittore senza leggerli da tabelle precompilate e questo richiederebbe di integrare un libreria di elaborazione matriciale in quanto sono ricieste diverse operazioni tra matrici tra cui prodotti trasposizioni e su tutte l inversione di matrici quadrate il tutto con dimensione variabile Purtroppo verosimilmente in ambiente HARTIK non si potrebbero utilizzare librerie ve ne sono molte prodotte per il normale ANSI C in quanto la maggior parte di queste tra le altre funzionalit prevedono l allocaz
34. 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 andamento momentum valore del momento utilizzato in fase di addestramento Anche questo valore come quello del learning rate pu 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
35. i due punti coincidono ovvero se le coordinate corrispondenti sono uguali tra loro void next_token char buf unsigned int long i char token una funzione di utilit che scandisce il buffer di testo puntato da buf partendo alla locazione di offset pari a i Da questo punto parte a ricercare il primo token che incontra e lo ritorna nella stringa token Viene considerato token un insieme di caratteri ASCII isolato tra dei separatori che sono lo spazio le tabulazioni e gli n float rescale float min1 float max1 float min2 float max2 float n ritorna il valore di n riscalato dall intervallo min max1 per portarlo nell intervallo min2 max2 179 B 3 ioni Le funzioni sono elencate di seguito Per brevit sono state elencate solo le funzioni di accesso al timer general purpose GO le funzioni che comandano G1 sono completamente identiche se non che il nome prevede un 1 invece dello 0 e void load_md void void save_md void esegue I I O su file per leggere o scrivere i parametri relativi al pilotaggio dei motori Il caricamento di questi parametri fondamentale per l utilizzo delle funzioni di controllo dei motori e inline DWORD get_hmin void inline DWORD get_hmax void inline DWORD get_vmin void inline DWORD get_vmax void ritornano i valori che delimitano il range di pilotaggio dei motori limitato dalle caratteristiche costruttive dei motori stessi e inline DWORD get_hhome void inl
36. importante di questa scheda la possibilit di abilitare il mastering del bus PCI e attraverso il DMA di scrivere direttamente in memoria l immagine alla massima frequenza possibile senza bisogno di utilizzare la CPU che quindi libera di eseguire altre operazioni La scheda della Imagenation si colloca nella fascia di prezzi medio bassa per questo tipo di dispositivi garantendo comunque delle prestazioni di tutto rispetto 35 3 3 Iservomotori I servomotori detti brevemente servo sono dei dispositivi utilizzati molto comunemente nel campo del modellismo e della robotica Essi sono costituiti da un motore in corrente continua dall elettronica necessaria a pilotare il motore stesso e da una serie di ingranaggi di riduzione della velocit il tutto montato all interno di uno chassis rigido La parte elettronica costituita in particolare da un trasduttore di posizione angolare in genere un potenziometro montato sull albero d uscita in grado di restituire appunto la posizione angolare dell albero Sono infine presenti due finecorsa che limitano l angolo massimo di movimento dell albero I servo si caratterizzano in base a diversi aspetti la coppia disponibile all albero la velocit di rotazione l angolo massimo di rotazione il materiale con cui sono costruiti i riduttori la presenza o meno di cuscinetti a sfera le dimensioni e il peso I due servo utilizzati per il movimento di DEA dei quali uno
37. in 153 quanto il grafico riporta il tempo in ordinata e la distanza in ascissa I valori trovati sono i seguenti velocit della pallina 0 0764 m ms ritardo di attivazione della valvola 14 8844 ms L intervallo di confidenza riportato in figura 6 1 invece 14 0081 15 7607 ms 6 2 Calibrazione Per dare un idea dei tempi di calcolo richiesti da una tipica sessione di taratura vengono riportati i dati registrati durante uno dei test effettuati Il training set costituito da una matrice si veda il capitolo 5 4 3 10x10 di training samples In queste condizioni il modulo che genera i 10x4 40 punti sul perimetro ovvero FP impiega circa 6 minuti per terminare l operazione con un raggio di precisione nell individuare il punto pari a 3 pixel Il modulo GTS che invece genera il training set vero e proprio impiega circa 3 minuti e 20 secondi per generare 1 100 punti previsti Per quanto riguarda la rete neurale dotata di 12 neuroni nello strato nascosto e addestrata col training set precedentemente generato quindi composto da 100 elementi stata caratterizzata dalle seguenti prestazioni Ciclo di apprendimento Precisione ottenuta Epoche Durata Motore orizzontale Motore verticale 240 2 sec 0 000729 0 001339 7400 2 min 0 000507 0 001124 40000 10 min 0 000051 0 00031 154 Dalle cifre riportate in tabella si pu capire come la rete apprenda molto rapidamente nella primissi
38. ingranaggi in quanto tali riduzioni sono gi incluse nello chassis dei servo Questo fatto pu provocare delle sollecitazioni laterali indesiderate all albero dei servomotori in particolare al servo che deve portare in rotazione la torretta sulla quale sono montati l altro servo e i dispositivi 60 di puntamento e che determinano dei momenti di inerzia e di flessione relativamente elevati da caricare su un solo albero Per scongiurare possibili danni al sistema dovuti a questo inconveniente stata predisposta la piattaforma sulla quale viene imbullonata la torretta Figura 3 18 Piattaforma rotante del sistema di puntamento La piattaforma rappresentata in figura 3 18 viene fissata all albero e dispone di 4 piedini regolabili a vite indipendentemente l uno dall altro in modo da appoggiare alla superficie inferiore e tali da limitare le oscillazioni della torretta stessa La calibrazione della altezza dal suolo dei piedini viene calibrata in fase di montaggio della struttura dopo aver avvitato il servomotore orizzontale nella propria sede prima si fissa la piattaforma all albero del servo successivamente si 61 regolano le singole viti in modo che il piedino sfiori la superficie di appoggio in modo che facendo ruotare la piattaforma si crei il minor attrito radente possibile Per limitare l attrito viene utilizzato anche dell olio lubrificante e la base di appoggio dei piedini costituita
39. l nA A 1 Bite zeros l nA LI Lg AA Po os Imposta il parametro che controlla il predittore Q 1 R rho Calcola la soluzione dell equazione di Riccati con metodo iterativo PO eye size A P eps nout riccati P0 A B C Q R inf 100 norm P A P A A P C inv C P C R C P 206 A B Q B Calcola il guadagno del filtro di Kalman K A Po_ CY dinv C BP R abs eig A K C xk zeros nA nk xkl zeros nA nk xk_pred zeros nA nk zeros 1 nstep 1 pow 1 1 An polyvalm pow A for i 1 nk nstep xk epi 2 A xk i 1 K 2k 1 sk x 1 xk_pred i nstep An xk i 1 zk_pred i nstep C xk _pred i nstep end Stampa il grafico axis xy grid on plot k zk_real g k zk b k xk_pred 1 r legend Trajectory Noisy measurement Prediction 0 title Functions xlabel k Discrete time Il programma utilizza il predittore per stimare lo stato di un sistema dinamico che evolve nel tempo secondo una legge nota che codificata all interno del programma stesso quindi molto semplice variare la funzione che determina l evoluzione del sistema in modo da testare il filtro nelle pi diverse condizioni operative Nel listato precedente e negli esempi che seguono utilizzata una funzione sinusoidale E anche possibile
40. la direzione del puntatore laser la cerbottana ha un allineamento fisso per fare in modo che si posizioni sul punto di impatto del proiettile Sempre all interno di CAMERA possibile dimensionare opportunamente l area di scansione dell immagine per isolare l area in cui si muove il bersaglio Nulla vieta eventualmente di considerare tutta l immagine impostando a zero il valore dei bordi L operazione forse pi importante che pu essere espletata eseguendo il presente modulo la calibrazione delle soglie di luminosit utilizzate dalle procedure di scansione dell immagine per individuare i punti appartenenti al puntatore laser e all oggetto da colpire Come spiegato al paragrafo 2 6 il target deve essere di colore scuro su sfondo bianco mentre il puntatore laser deve essere pi chiaro dello sfondo Per tarare efficacemente le soglie necessario lavorare a parit di illuminazione dell ambiente sia sul valore delle soglie che sul livello di illuminazione dell immagine fornita dalla telecamera regolando l apposita ghiera posta sull obiettivo Sul video viene visualizzata l immagine ripresa dalla telecamera e quando vengono agganciati il bersaglio oppure il puntatore laser vengono visualizzati dei marcatori che ne individuano il baricentro La regolazione delle soglie pu dirsi completata quando i marcatori evidenziano l aggancio degli oggetti Se si desidera per esempio regolare la soglia relativa al tar
41. per la ricerca del target stata penalizzata dalle prestazioni del PC ci si dovuti limitare ad una soglia per rendere sufficientemente veloce l operazione che pur con tutti gli espedienti descritti nel capitolo 2 paragrafo 6 ha un tempo di esecuzione variabile tra i 30 e i 50 millisecondi quindi circa il doppio del frame rate garantito dal grabber 68 Altro aspetto che ha risentito della scarsit di MIPS a disposizione l elaborazione grafica relativa all interfaccia utente In sostanza si sono dovuti trascurare in qualche modo i due precedenti aspetti per privilegiare il corretto funzionamento del sistema di tracking e calibrazione a discapito quindi dello styling visivo dell applicazione 69 Capitolo 4 Reti neurali 4 1 Lereti neurali In questo capitolo dopo una breve introduzione generale sulle reti neurali verr descritta nel dettaglio la rete error backpropagation in modo da permettere una migliore comprensione dei risultati ottenuti nei test effettuati su tali reti Innanzitutto quando si parla di reti neurali si dovrebbe pi propriamente utilizzare il termine reti neurali artificiali ANN Artificial Neural Net le reti neurali biologiche sono molto pi complesse dei modelli matematici che vengono utilizzati nelle ANN nel seguito utilizzeremo comunque il termine rete neurale NN Neural Net senza pericolo di ambiguit 4 2 Cos una rete neurale Non esiste una definizione uni
42. posso riscrivere Aw come al Aw A Ane kj Ora vanno esplicitati i singoli componenti dell equazione precedente Immediatamente si ricava dl h Ow mentre il delta di variazione viene riscritto come segue Ton Di i dy dI Ora ricordando che per una rete neurale si utilizza in genere un errore che il quadrato della differenza tra l output fornito e l output desiderato si ha f _D y err 2 dove y j esimo output della rete D j esimo output desiderato dalla rete neurale 80 quindi oy oy J en _ 9 ee peo mentre df 1 y y dI Sa y y Ora possibile scrivere l equazione della variazione dei pesi in funzione delle grandezze calcolate in precedenza ottenendo Aw N D y y d y h Gli ultimi due passaggi cambiano leggermente se si considera di parametrizzare l esponenziale nella funzione sigmoide con un opportuno valore p In questo caso si ottiene oy 9 1 gt 3A pero J J e l equazione che determina l entit della variazione dei pesi diviene Aw N B D y y 1 y A 4 5 4 Retropropagazione dell errore Il termine Backpropagation si riferisce al metodo utilizzato per la modifica dei pesi negli strati nascosti della rete basato su una tecnica denominata appunto retropropagazione dell errore Anche questa tecnica stata ricavata applicando alcune semplici regole matematiche alle equazioni che carat
43. rete neurale 5 4 Moduli esecutivi i 54A CAMERA sack be 5 4 2 Perimeter finding 5 4 3 Training set generation 5 4 4 Neural network training 5 4 5 Tracking and shooting 5 4 6 Real time Kalman simulation 5 4 7 Velocit del proiettile e ritardo dell elettrovalvola 5 5 Moduli esecutivi e data file 5 6 Implementazione delle funzioni n 5 6 1 elabor 562 general oip iaia 5 6 3 ioni 93 95 97 98 99 100 101 101 102 104 104 105 106 107 108 111 114 115 116 119 122 123 126 127 128 128 131 134 136 5 6 7 pci6025e 5 6 8 PX iii 5 6 9 kalman 5 7 Software MATLAB Capitolo 6 Risultati 6 1 Velocit del proiettile e ritardo della valvola 6 2 Calibrazione 6 3 Test di sparo 6 3 1 Test A 6 3 2 Test B 6 3 3 Test C 6 3 4 Test D1 6 3 5 Test D2 6 3 6 Test D3 6 3 7 Test E1 6 3 8 Test E2 6 3 9 Test F1 6 4 Conclusioni Appendice A HARTIK A 1 Cos HARTIK A 2 Il real time clock 139 140 141 149 151 154 155 156 157 157 159 160 160 161 162 163 164 166 168 A 3 Avvio del sistema A 4 Creazione dei task A 5 Accesso ai file A 6 Risorse condivise
44. rimane invariato Ci che cambia la complessit della rete oltre all algoritmo di generazione del training set L aver optato per delle immagini a toni di grigio limita le possibilit di elaborazione dell immagine necessaria per individuare il target nell immagine stessa Per trovare i pixel appartenenti al bersaglio viene fatta una semplice soglia sull intensit dei punti quindi necessario che l oggetto abbia un colore che lo separi nettamente dallo sfondo Uno svantaggio di questo approccio che la soglia dipende fortemente da diverse condizioni come ad esempio dalle condizioni di illuminazione dell ambiente per cui va attentamente calibrata in fase di tuning del sistema Questa scelta si resa necessaria in quanto tenuto conto delle caratteristiche dell hardware a disposizione una pi complessa elaborazione dell immagine sarebbe risultata troppo pesante dal punto di vista del tempo di calcolo richiesto Infine per stimare la traiettoria dell oggetto da colpire si scelto di utilizzare il filtro di Kalman che rappresenta una soluzione robusta ed efficace al problema di stimare e prevedere lo stato di un oggetto in presenza di rumore sulle misurazioni Questo fa del filtro di Kalman uno dei metodi pi diffusamente usati per questo tipo di applicazioni 2 3 Cos il visual tracking Per visual tracking si intende in generale l insieme di operazioni necessarie ad agganciare seguire e prevedere l
45. tensione in standard TTL pu assumere i due valori discreti di 0 e 5 volt e la corrente erogabile non pu superare i 5 milliampere oltre questo valore si rischia di danneggiare la scheda stessa Inoltre come gi esposto nei paragrafi relativi il puntatore laser e l elettro valvola vanno alimentate rispettivamente a 3V e a 12V Si reso cos necessario fabbricare un circuito che a partire dai segnali ricevuti dalla PCI 6025E fornisse ai dispositivi dei segnali con adeguate caratteristiche di tensione e potenza to laser eh lt b 12V tovalve 6 ki HOt 3V from PWM 2 D Le at alim to motor 5V D 2 EA Sai She bye SNA Valve ctrl Bee FOGA from a PC PWM 1 D S Laser ctrl to motor 5V n 1 E ey 2 2 N a 0 4 enni LS PWM 2 an PE Y PWM 1 from alim GIOV N 12V H T 5V from alim Legenda 1 AMP OP MC1458N 2 AMP OP MC1458N 3 REED KUAN 755 4 MOSFET IRF632 5 DIODO 6 COND ELETTR 33 uF Figura 3 15 Schema di montaggio del circuito elettronico di potenza 56 Il circuito realizzato schematizzato in figura 3 15 in una rappresentazione che privilegia l identificazione corretta dei pin di input e di output una sorta di schematizzazione di alto livello ovvero uno schema di montaggio mentre in figura 3 16 si ha uno schema di livello pi basso Il circuito si a
46. viene utilizzato dalla procedura di inizializzazione della libreria kalman h allo scopo di impostare in modo automatico i diversi parametri che ne determinano il funzionamento Questo data file definisce tra le altre cose il p con cui effettuare le predizioni e il numero di integratori dei modelli La sua struttura la seguente n dim_1 dim_n filename_1 rho_1 seekmode_1 filename_n rho_n seekmode_n predstep dove n numero di filtri in parallelo che si intende utilizzare dim_i dimensione del modello usato nell i esimo filtro filename_i nome del file da cui leggere i guadagni per il filtro 1 esimo rho_i valore iniziale del p per il filtro i esimo seekmode_i tecnica di ricerca del p nella look up table dell i esimo filtro della batteria predstep numero di passi in avanti per le previsioni bufferizzate 100 5 3 5 Caratteristiche del puntatore laser Il Laser Data file cio il file LD X contiene informazioni circa il puntatore laser cos come viene visto dalla telecamera Le voci presenti in questo data file sono le seguenti laser_threshold laser_spot_width laser_spot_height dove laser_threshold la soglia utilizzata dalla procedura di scansione per isolare i punti che corrispondono al puntatore laser sull immagine laser_spot_width e laser_spot_height sono rispettivamente la larghezza e l altezza in pixel del puntatore laser Anche queste informazioni vengono utilizzate dalla pro
47. 00000 000000 150 T T r T T T T 100 4 150 1 1 A 0 2 4 6 8 1 10 12 k Discrete time Fhe 100000 DOO ID Td k Ducamin imma 150 0 8 10 1 12 Xx k Discrete time Risa ONTON OOD0O0 Figura C 1 Comportamento del filtro in assenza di rumore Rho 100000000000 Rho 2000000 000000 Sing bd i ID Ta LE 1 k Dacin ira 200 r r r r 150 a 4 100 fs 50 J 50 a 100 4 150 fi 1 n 1 1 n fi 1 1 150 1 1 1 1 1 1 fi 1 1 0 2 4 6 8 0 12 14 16 18 20 2 4 6 8 0 12 14 16 18 20 k Discrete time k Discrete time Rho 100000000 000000 200 r r r 150 100 50 amp wo 0 50 100 150 1 1 A A A A A A A o 2 4 6 8 0 12 14 16 8 2 k Discrete time Figura C 2 Comportamento del filtro con errore del 3 Rho 100000 000000 Rho 10000000 000000 r r r r r r 150 r r s i 100 j 1 21 uri 4 j 4 j Fi E H 3 J i i 8 4 50 4 a a 2 A 4 i00 4 Fd ry 10 12 14 16 Discrete time 18 20 Figura C 3 Comportamento del filtro con rumore pari all 8 In tutte le figure si ha punti verdi traiettoria reale punti blu traiettoria a cui stato aggiunto il rumore punti rossi traiettoria predetta dal filtro la funzione di cui stimare l andamento una sinusoide con frequenza unitaria e ampiezza pari a 100 cio
48. 1 Velocit del proiettile e ritardo della valvola Innanzitutto vengono descritto i risultati riguardanti i test sulla velocit del proiettile e sul ritardo dell elettrovalvola I valori ricavati dagli esperimenti sono riportati in tabella 1 Da questi valori si pu estrapolare una stima per il ritardo di attivazione della valvola che sconosciuto e quindi stimare anche la velocit della pallina sulla base del tempo di volo Sono stati effettuati test a quattro diverse distanze 30 centimetri 1 metro 1 78 e 1 99 metri La minima distanza pari a 30 cm determinata unicamente dalla lunghezza della canna entro la quale viene posto il proiettile 151 1 78 1 9 03 19 0 27 7 27 6 28 0 27 6 28 1 27 3 27 5 27 8 27 8 27 3 27 5 27 5 27 4 27 5 27 9 27 9 27 3 27 9 27 5 27 2 27 6 28 0 27 6 27 8 27 6 38 0 38 7 37 3 37 8 36 7 38 1 37 37 2 37 0 37 2 36 8 37 3 37 0 37 2 37 5 38 6 39 3 38 2 39 0 37 7 39 0 38 2 38 2 38 3 41 38 6 41 8 37 91 41 319 40 5 41 1 41 41 1 4 7 40 7 40 8 39 9 40 4 40 6 40 2 40 3 41 4 40 6 41 3 42 1 41 9 41 9 42 2 41 9 42 41 8 42 3 2 3 19 1 N O 18 9 18 8 7 EEE E 3 18 8 5 E 2 1 5 1 1 Oo amp 3 19 1 ir 8l O 9l 18 20 0 5 6 7 8 18 9 0 2 4 2 4 2 18 9 o ee 19 N N O 0 O N Tabella 1 Risultati dei test La pressione del compressore per ogni tiro
49. 102 weight_out_fname il nome del file nel quale vengono memorizzati 1 pesi e le soglie dei singoli neuroni una volta che stato completato l addestramento n_epochs indica il numero massimo di epoche per cui si desidera iterare la fase di apprendimento precision specifica il valore di precisione che si desidera raggiungere per l apprendimento random_seed il seme da utilizzare per inizializzare il generatore di numeri pseudo casuali del C Mantenendo fissi gli altri parametri cambiando questo valore possibile ottenere delle curve di apprendimento leggermente diverse e se necessario ripetere esattamente una stessa sequenza di learning noise_level specifica il livello di rumore che si desidera aggiungere ai valori desiderati in uscita alla rete durante il training tset_samples_number e vset_samples_number sono il numero di esempi che compongono rispettivamente il training set e il validation set I training samples che vengono letti dal file tset_in_fname vengono suddivisi in modo da rispettare questi valori e si ha un errore nel caso in cui non ci siano esempi sufficienti hidden_number permette di decidere il numero di neuroni da porre nell hidden layer della rete neurale 5 3 8 Caratterisiche del target L Object Data file ovvero il file OD X contiene dati relativi al target ripreso dalla telecamera quali obj_threshold obj_width obj_height 103 dove obj_threshold individua la soglia usata dalla procedu
50. Backpopagation EBP 4 5 1 Funzione di trasferimento del neurone 4 5 2 Algori tmo di apprendimento 4 5 3 La generalized delta rule 4 5 4 Retropropagazione dell errore 4 6 La rete EBP utilizzata in DEA 4 7 Test su reti backpropagation 4 7 1 Parametri testati durante le prove 4 8 Risultato dei esorta faina anna 4 8 1 Test sul delle sigmoidi 4 8 2 Determinazione dei pesi iniziali Capitolo 5 Architettura software 5 1 Idea di base iii 63 64 68 70 70 72 73 74 76 78 79 81 83 86 88 88 89 90 91 5 2 Sequenza esecutiva bal dataliles rasani eni 5 3 1 Punti perimetrali dell area di scansione 5 3 2 Area di scansione ir pare zie 5 3 3 Guadagni per il filtro di Kalman 5 3 4 Inizializzazione del filtro di Kalman 5 3 5 Caratteristiche del puntatore laser 5 3 6 Costanti di pilotaggio dei motori 5 3 7 Parametri per il training dell apparato neurale 5 3 8 Caratteristiche del target 5 3 9 Inizializzazione del modulo di tracking 5 3 10 Taisen 5 3 11 Pesi e soglie della
51. DEA 3 2 Il sistema di visione Per sistema di visione si intende l apparato hardware che consente a DEA di ottenere una sequenza di immagini le quali opportunamente elaborate permettono di effettuare la calibrazione automatica iniziale dell intero sistema necessaria quando avviene una modifica nella disposizione o nella taratura di uno qualsiasi dei componenti del sistema stesso Le immagini vengono elaborate per eseguire il tracking dell oggetto da colpire una volta calibrato il sistema Il sistema di visione dunque costituito da una telecamera e da una scheda di acquisizione il frame grabber che montato sull elaboratore sul quale viene eseguito il software di DEA digitalizza le immagini che provengono dalla telecamera 33 3 2 1 La telecamera La telecamera costituisce l unico sensore presente nell intero sistema Qualsiasi operazione deve quindi basarsi sui dati visivi ottenuti proprio dalla telecamera Figura 3 2 La telecamera La telecamera utilizzata in DEA una IVC500 con obiettivo da 50 millimetri Per dare un idea dell ampiezza della visuale ottenibile con questo obiettivo si tenga presente che alla distanza di circa 530 centimetri viene ripresa un immagine le cui dimensioni reali sono di circa 70x60 centimetri La telecamera corredata di un apposito dispositivo che funge sia da alimentatore che da interfaccia tra il frame grabber e la telecamera stessa A questo dispositivo viene i
52. In generale verr descritta l implementazione degli argomenti di teoria introdotti nel capitolo 2 Capitolo 6 risultato delle prove sul sistema completo con svariati test di sparo a diverse distanze Inoltre vengono discusse le conclusioni derivate dall esperienza diretta di utilizzo del sistema Appendice A illustrazione delle caratteristiche del sistema operativo real time HARTIK limitatamente alle funzionalit utilizzate per lo sviluppo del progetto e Appendice B elenco completo delle funzioni contenute nelle diverse librerie Costituisce una sorta di manuale utente per un successivo utilizzo delle librerie stesse e Appendice C listati e relative descrizioni dei programmi realizzati in ambiente MATLAB per la simulazione del filtro di Kalman e la generazione dei guadagni precalcolati 1 3 Premessa al visual tracking Il tracking e l intercettazione di un oggetto in movimento possono essere effettuati utilizzando le pi svariate tecniche da scegliersi in base ai requisiti specifici dell applicazione da sviluppare In generale per svolgere un compito particolare sono spesso disponibili tecnologie e approcci diversi talvolta equivalenti Tuttavia non raro il caso in cui si costretti ad utilizzarne uno e soltanto quello risolve correttamente e in modo semplice il problema Spesso quindi si presenta il problema di dover scegliere tra metodi diversi i quali garantiscono il medesimo risultato finale ma che pos
53. Intruments PCI 6025E la libreria che implementa le reti neurali usate per pilotare i motori 92 la libreria che implementa il predittore di Kalman 5 2 Sequenza esecutiva Il funzionamento di DEA prevede due distinte fasi una prima fase di taratura manuale una seconda fase di calibrazione automatica e una terza fase operativa Parameters Tuning Perimeter Find Tuning Training Set Generation Neural Network Training Tracking Tracking And Shooting Figura 5 1 Sequenza di configurazione di DEA La sequenza di fasi di configurazione e di effettivo funzionamento schematizzata in figura 5 1 ed descritta di seguito Nella descrizione vengono utilizzati i nomi dei moduli esecutivi che verranno illustrati successivamente in questo stesso capitolo 93 Si tenga ben presente che la taratura va effettuata soltanto la prima volta che il sistema si trova in una nuova situazione ovvero soltanto nel caso in cui le condizioni ambientali subiscono dei mutamenti oppure se il dispositivo elettromeccanico su cui si basa il movimento di DEA viene modificato Una volta effettuata la taratura possibile eseguire pi volte la fase operativa mantenendo i settaggi invariati In pi se variano determinati parametri possibile ricalibrare questi soli mantenendo gli altri invariati Ad esempio se nell ambiente in cui si muove il target cambia improvvisamente il livello
54. RD output_polarity utilizza il contatore GO per misurare il periodo del segnale selezionato come gate Il periodo si considera inizi con il rise o con un fall del segnale e termini con un altra corrispondente transizione Il valore finale del conteggio che parte dal valore di initvalue pu essere letto dall HW Save Register mentre il valore parziale del conteggio pu essere ricavato leggendo dal Save Register Con tali valori possibile calcolare in base al periodo di clock impostato la durata effettiva dell impulso o del conteggio parziale I parametri hanno il seguente significato initvalue il valore iniziale caricato nel registro al quale partir il conteggio del timer source specifica la sorgente del clock su cui si basa il conteggio source_polarity indica su quale fronte del clock effettuare lo step di conteggio gate specifica la sorgente del segnale di gate in genere quale pin della scheda gate polarity indica se iniziare il conteggio quando si ha un rise del gate oppure in caso di fall dello stesso segnale output_mode imposta la modalit di output output_polarity indica la polarit del segnale di uscita DWORD G0_read_save_register void permette di leggere il valore contenuto nel Save Register del timer GO DWORD G0_read_HW_save_register void permette di leggere il valore contenuto nell HW Save Register del timer GO 197 Per il significato specifico delle diverse funzioni ma so
55. UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA FACOLTA DI INGEGNERIA DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E SISTEMISTICA REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA ROBOTICO PER IL TIRO A VOLO DI BERSAGLI MOBILI Relatore Chiar mo Prof G Buttazzo Correlatore Chiar mo Prof G De Nicolao Tesi di Laurea di Tullio Facchinetti Anno Accademico 1999 2000 Indice Capitolo 1 Presentazione I 1 ObietHivo della Tesla lezioni elia 1 1 2 Organizzazione della tesi n 2 1 3 Premessa al visual tracking 3 Capitolo 2 Descrizione del sistema 2 1 DEA un sistema di puntamento automatico 5 2 2 Soluzioni progettuali css piciu 7 2 3 Cos il visual tracking araba 8 2 4 Sistemi real time ellerre 11 2 4 1 DEA CHAR TIK sla 12 2 5 Previsione della traiettoria 13 2 5 1 Sistemi dinamici e sistemi di controllo 13 2 5 2 Sistemi e modelli 16 2 5 3 Sistemi lineari dinamici 17 2 5 4 Il modello del target 19 2 5 5 Ilifiltre di Kalmaniasa aaa 22 2 6 Elaborazione dell immagine 2 6 1 Informazioni sulle dimensioni degli oggetti 2 7 Tempo di volo e ritardo di attivazione della valvola 2 7 1 La regressione lineare 2 8 La rete neurale sonate alias Capitolo 3 L hardware di DEA 3 1 L apparato nardwalb riaibesanilelca diurna 9 2 Il siste
56. V 3V 0 3V to laser 12V 12V q A somi 100 nF EN es HEN 0 12V EN to valve i a MURCIA tle Va 0 5V OOM 100 nF to servo 2 from Es PCI 6025E mae she from X PCI 6025E Ea 12V Figura 3 16 Schema elettrico del circuito elettronico di potenza Il circuito riceve in ingresso diverse alimentazioni relativamente al segnale di massa si hanno 12V 3V 5V e 12V Le tensioni di 12V e 12V servono ad alimentare i circuiti integrati su cui sono presenti gli amplificatori operazionali la tensione a 12V inoltre applicata in ingresso ad uno degli interruttori comandati in tensione i 3V sono in ingresso all altro interruttore mentre i 5V vengono passati direttamente all uscita per alimentare i servomotori Altri 4 ingressi sono costituiti dai segnali provenienti dalla scheda PCI 6025E Le uscite sono logicamente raggruppate nel modo seguente massa 5V e segnale di controllo per ciascun servo massa e alimentazione a 3V per il laser massa e alimentazione a 12V per l elettrovalvola 58 3 7 1 Alimentazione e massa L alimentazione dei circuiti elettronici garantita da un alimentatore per PC di circa 75 watt di potenza che fornisce tensioni di 5V 12V e 12V che alimentano i servomotori gli amplificatori operazionali e l elettrovalvola Un secondo alimentatore di potenza massima erogabile pari a 1 watt fornisce la tensione di 3V necessaria ad alimentare il diodo laser
57. a e quello di impatto e dalla pressione dell aria che viene usata per spararlo Il primo aspetto in prima approssimazione pu essere considerato costante quindi si pu ritenere che il tempo di volo dipenda unicamente dalla velocit che l aria in grado di imprimere alla pallina In figura 2 4 schematizzato il comportamento del moto proiettile dovuto al ritardo introdotto dall elettrovalvola e dal tratto di volo 27 Pos Projectile e t hook t valve open t hit t Err lt Figura 2 4 Ritardi dovuti all elettrovalvola e al volo del proiettile 2 7 1 La regressione lineare Una regressione lineare viene calcolata sui risultati dei test a diverse distanze con lo scopo di valutare la velocit della pallina e il ritardo di attivazione della valvola Il risultato della regressione una retta identificata dal coefficiente angolare e dall intercetta sull asse delle ordinate come schematizzato in figura 2 5 Questi due parametri nel caso in esame corrispondono rispettivamente all inverso della velocit del proiettile e al tempo di ritardo dell elettrovalvola Effettuare una regressione lineare significa considerare sostanzialmente nullo l attrito dell aria sulla pallina e quindi il moto come rettilineo uniforme 28 aa Xi Xo X X Figura 2 5 Risultato di una regressione lineare Una regressione lineare viene calcolata applicando le seguenti f
58. a traiettoria tracking di un oggetto in movimento a partire dalle informazioni ricavate dall elaborazione di immagini ricevute da uno o pi sensori ottici Esistono numerosi sistemi per il tracking visivo che si differenziano tra di loro principalmente in base alla componentistica hardware e alle strategie adottate per il riconoscimento del movimento e della traiettoria del target Un esempio tipico di sistema atto a questo scopo costituito da una o pi telecamere fisse o mobili che forniscono una sequenza di immagini all unit di elaborazione la quale eseguendo una serie di operazioni pi o meno complesse prima fra tutte l elaborazione delle immagini per ricavarne una opportuna descrizione della scena in grado di riconoscere l oggetto da seguire e computare 1 vari parametri relativi al movimento dell oggetto stesso Gli algoritmi che sono stati sviluppati nel corso degli anni per effettuare il tracking di uno o pi oggetti ricadono in una delle seguenti categorie e algoritmi basati su opportuni modelli della scena essi riconoscono in quest ultima delle caratteristiche note e le utilizzano per aggiornare la conoscenza sull oggetto da seguire Alcune tecniche sono basate su modelli geometrici prefissati oppure su snake deformabili e i blob trackers che definiscono l oggetto di interesse in modo da poterlo isolare all interno della scena considerando il resto come sfondo I pi semplici algoritmi di questa categor
59. aggiungere del rumore al segnale in modo da verificare il comportamento del filtro aumentando progressivamente i disturbi sugli ingressi La simulazione codificata in MATLAB come una funzione che accetta 1 seguenti parametri nA il numero di integratori del modello rho ovvero il parametro che controlla la sensibilit al rumore del filtro 207 nstep cio il numero di passi in avanti a cui si desidera che il predittore di Kalman effettui le previsioni In uscita invece sono restituiti i seguenti valori zk il vettore contenente la sequenza di valori che viene passata in ingresso al filtro sulla base dei quali viene fatta la previsione xk il vettore di stato del filtro zk_pred l uscita del sistema prevista dal filtro sulla base del proprio stato interno nstep passi in avanti xk_pred il vettore che contiene lo stato del sistema previsto dal filtro nstep passi in avanti An la matrice che modellizza il sistema sotto osservazione Il programma esegue in sequenza 1 seguenti step inizia controllando che il numero di parametri sia corretto costruisce il vettore contenente i valori di ingresso al filtro 1 quali sono poi arrotondati all intero pi vicino per simulare l errore di quantizzazione che si ha in DEA trattando con i pixel che sono espressi da numeri interi Il rumore pu essere aggiunto agendo sulla variabile max_noise vengono prodotte le matrici che modellizzano il sistema sotto
60. ana viene anche riportata una mappa delle posizioni del target nel piano immagine in modo da poter valutare se proprio la posizione influenza la precisione 155 6 3 1 Test A I primi test effettuati sono stati condotti impostando i parametri come descritto in tabella 2 I risultati di questa sessione di test sono invece riportati in tabella 3 I valori riportati in grassetto indicano i colpi che hanno centrato il bersaglio si ricordi che quest ultimo ha raggio pari a 1 5 cm Caratteristiche Distanza del target 150 cm fisiche Target in movimento SI Velocit circa 3 sec giro Raggio della traiettoria 20 cm Ritardo valvola 15 ms Velocit proiettile 0 764 ms Rete neurale Neuroni nascosti Filtro di Kalman Rho 8 675 042 Previsione in avanti 12 step Raggio di aggancio 3 pixel Numero di agganci 10 Tabella 2 Parametri del test A Distanza dal centro del bersaglio cm Numero di 1 2 4 2 2 2 4 sparo 2 2 2 6 3 2 3 2 6 1 2 3 3 4 1 8 3 2 2 1 5 2 3 4 7 0 8 6 1 5 0 7 2 5 7 1 4 2 3 8 0 4 Tabella 3 Risultato del test A 156 6 3 2 Test B Il secondo test della serie stato effettuato con i medesimi parametri in tabella 2 cambiando soltanto il valore dei p utilizzati nel filtro di Kalman Questi ultimi sono stati posti pari a p 4 913 127 I risultati di questo test sono elencati in tabella 4 Distanza
61. ansione pari a tutta l immagine il sistema funzioner benissimo anche in questo caso E inoltre possibile impostare la posizione di riposo dei motori in genere comodo fare in modo che a riposo il puntatore laser miri circa al centro dell immagine anche se un qualsiasi altro punto all interno del 94 campo di visuale della telecamera andrebbe bene In questa stessa fase necessario tarare il filtro di Kalman assegnando sempre manualmente un valore opportuno al p che ne caratterizza il comportamento Inoltre va deciso il numero di integratori da utilizzare nel modello In effetti DEA non prevede la possibilit di adeguare automaticamente online i parametri del filtro cosicch necessario fornire i valori adeguati manualmente Come si vedr comunque possibile adeguare i parametri anche durante la fase operativa ma il tutto avviene sempre tramite 1 comandi dell operatore La seconda fase prevede la calibrazione automatica della rete neurale per fare in modo che sia in grado di pilotare i motori senza l ausilio del puntatore laser In questa fase avviene la generazione del training set necessario all addestramento seguito dall addestramento vero e proprio Ultimata la fase di tuning del sistema va avviato il modulo che utilizza i sottosistemi gi completamente calibrati Il programma effettua il tracking e la predizione della traiettoria del target in modo da portare il sistema di fuoco nella posizione adatta per esser
62. ar find_spot TPixCoord data TPixel in_frame e char find_laser_spot TPixCoord data TPixel in_frame la funzione scandisce l immagine puntata da in_frame alla ricerca del punto laser I limiti di scansione sono quelli impostati con la chiamata della funzione load_isl Il passo di scansione viene calibrato in base alla dimensione del puntatore I valori di ritorno un flag che vale 1 se il puntatore stato trovato 0 altrimenti nel qual caso la struttura data conterr le coordinate del baricentro del punto e void get_last_pos TPixCoord ps void get_c_last_pos int x int y 178 ritornano i medesimi valori cio le coordinate nell immagine registrate nell ultimo rilevamento andato a buon fine Le funzioni sono due per comodit una ritorna le singole componenti in due variabili diverse mentre l altra in una struttura di tipo TPixCoord B 2 general float frand float xmi float xma ritorna un numero pseudo casuale compreso tra xmi e xma e long int _abs long int n ritorna il valore assoluto di n Da utilizzare con numeri interi e double _fabs double n ritorna il valore assoluto di n Da utilizzare con numeri reali int inbox int xc int yc int x1 int y1 int x2 int y2 restituisce 1 se il punto xc yc contenuto nel rettangolo che ha x1 yl come angolo alto a sinistra e x2 y2 come angolo basso a destra Altrimenti ritorna 0 int same TPixCoord p1 TPixCoord p2 restituisce 1 se se
63. are tali valori di p campionati produce lo stesso risultato che calcolando i guadagni relativi un p arbitrario L inizializzazione del sistema pu avvenire richiamando le funzioni appropriate con i rispettivi parametri oppure eseguendo una unica funzione che legge i parametri da file e richiama le medesime funzioni passandovi tali valori vedi appendice A paragrafo 5 La tipica sequenza base di comandi per inizializzare il predittore la seguente init_kalman int nvi int orders 143 void load _gains int d char fname avvio di HARTIK rho set_rho int d float rho int seekmode set_prediction_step int n Come si pu notare la prima operazione da fare l inizializzalizzazione del sottosistema costituito dal predittore o meglio dalla batteria di predittori init_kalman serve appunto a definire quanti filtri indipendenti e in parallelo si desidera utilizzare col paramentro nvi e l ordine del modello di ciascun filtro orders un vettore contenente le dimensioni dei singoli filtri Ora si pu procedere con la lettura dei guadagni che come qualsiasi accesso ai file deve essere effettuata prima dell avvio del sistema real time Si deve richiamare la funzione load_gains per ciascun filtro della batteria in modo da caricare 1 guadagni della dimensione corretta Infine le funzioni set_rho e set_prediction_step che possono invece essere chiamate sia prima che dopo l avvio di HARTIK servono rispettivamen
64. ariabili allocate dinamicamente quindi i vettori necessari vanno sovradimensionati per contenere tutti i dati necessari Le costanti che seguono ovviamente controllano occupazione di memoria da attribuire al modulo kalman c che pu essere cambiata secondo le necessit semplicemente ricompilando il codice relativo MAX_ORDER Limita l ordine massimo del modello usato per il sistema di cui osservare lo stato In pratica costituisce la massima dimensione della matrice A MAX_GAINS Dimensione massima della look up table ovvero massimo numero di valori di rho e relativi guadagni che possono essere caricati da file MAX_SURVEYS Numero massimo di rilevamenti forniti al predittore che vengono conservati nel buffer interno al modulo kalman c MAX_NVI Numero massimo di variabili indipendenti che possono essere trattate contemporaneamente dalla batteria di osservatori dello stato MAX_PRED_BUF Valore massimo di passi in avanti al quale pu essere fatta una predizione memorizzabile nel buffer circolare che ospita le previsioni effettuate ad ogni nuova osservata nsfep passi in avanti con nstep impostato dalla funzione set_prediction_step e void init_kalman int nvi int orders inizializza la batteria dei predittori di Kalman Vanno indicati il numero di variabili indipendenti delle quali si vuole effettuare la stima e l ordine del modello da utilizzare nel predittore orders sar in genere un vettore 200 di
65. aser pari a 5 milliwatt e alimentato con tensione di 3 volt e proietta un punto di colore rosso e le dimensioni del punto luminoso sono di circa 4 millimetri alla distanza di 5 metri 43 Figura 3 7 Puntatore laser Le dimensioni del punto e il grado di nitidezza con cui viene proiettato dipendono fortemente dalla qualit della lente che viene utilizzata per correggere la direzione dei fasci laser come spiegato nel paragrafo 3 4 1 dedicato ai diodi laser Il puntatore stato modificato per poterne controllare l accensione e lo spegnimento da PC Sono state rimosse le batterie di alimentazione e sono stati opportunamente collegati i morsetti del puntatore all alimentazione pilotata dall elaboratore L interruttore presente sul puntatore stato manipolato in modo che fosse sempre chiuso Cos facendo si realizzato il dispositivo il cui schema riportato in figura 3 8 che viene acceso fornendo la giusta tensione dall esterno 44 Blocchetti di materiale Contatto di conduttore il alimentazione gt R esterna Spessore di P SI SY materiale isolante l URE I Zz ORE oN Tappo a vite L di materiale conduttore collegato g alla massa TrA amp A E Involucro esterno che Contatto a Strato funge da contatto molla che va di massa i interno all inter
66. ati da successivi moduli La seguente trattazione pensata come una sorta di manuale utente per i singoli moduli arricchito con dettagli implementativi che ne chiariscono il funzionamento I moduli necessari al funzionamento di DEA e che vengono illustrati in questo capitolo sono i seguenti e camera che studiato per permettere di impostare manualmente diversi parametri in fase di calibrazione del sistema e fp Find Perimeter il modulo che individua punti sul perimetro della finestra di scansione che vengono usati per generare il training set per la rete neurale e gts Generate Training Set il modulo che produce i training sample da utilizzare per l addestramento della rete neurale e nnt Neural Net Training il programma che si occupa di addestrare le due reti neurali una per volta usate in DEA 107 e sad Seek And Destroy il modulo che utilizza tutti i dati prodotti in fase di calibrazione per fare il tracking del bersaglio predirne la traiettoria e colpirlo Accanto ai moduli che vanno utilizzati per la calibrazione e per l effettivo utilizzo di DEA ne sono stati sviluppati altri due dei quali uno viene usato per la misurazione della velocit della pallina e del ritardo della valvola mentre l altro usato per produrre alcune simulazioni con il predittore di Kalman in ambiente real time e poter toccare con mano il comportamento del predittore al variare di diversi parametri I moduli sono e simkal e s
67. atta di far credere all elettronica di bordo del servo che questo si trovi sempre nella posizione centrale cosicch quando lo si comanda di portarsi in una posizione diversa il motore continua a girare indefinitamente nel tentativo di ottenere dal reostato sostituito dalla resistenza il valore 37 corrispondente Per arrestare il servo necessario fornire il valore di pilotaggio che corrisponde alla posizione centrale oppure uno abbastanza vicino allo stesso in quanto a causa degli attriti il motore tende naturalmente a fermarsi quando non sufficientemente stimolato Appare chiaro che cos facendo non si controlla il motore in velocit ma si ottiene solo una rotazione dello stesso in una direzione o in quella opposta alla massima velocit raggiungibile dal servo In realt possibile modulare la velocit del servo calibrando attentamente l ampiezza dell onda quadra in ingresso col problema che il dispositivo fornisce in uscita una coppia molto minore di quella nominale I servo che muovono il dispositivo di puntamento di DEA comunque non hanno subito alcuna modifica quindi vengono pilotati normalmente in posizione 3 3 1 Protezione di un servocomando Per protezione di un servo si intende un meccanismo atto ad evitare che il motore raggiunga il finecorsa in entrambe le direzioni e che nel tentativo di portarsi in una posizione non consentita oltre i limiti imposti dai finecorsa stessi causi il precoce deter
68. atto dalla rete se la rete non approssima in modo sufficientemente accurato la relativa funzione questo si ripercuote con delle imprecisioni nel puntamento anche a bersaglio fermo Una possibile soluzione consiste nell effettuare un qualche tipo di addestramento online su una rete gi precedentemente addestrata magari ricorrendo a tecniche come il reinforcement learning La scelta di utilizzare il filtro di Kalman per la stima e la previsione della traiettoria stata decisamente positiva il filtro ha funzionato ottimamente in tutte le diverse condizioni nelle quali stato testato Si tenga presente che il modello utilizzato per il moto del bersaglio assolutamente generale in quanto si basa unicamente sui legami spazio velocit accelerazione e sulle derivate di ordine superiore di quest ultima Complessivamente quindi stato realizzato un sistema di tiro che funziona in modo abbastanza buono e inoltre si sono importate nel sistema real time HARTIK una serie di funzionalit di sicuro interesse anche per lo sviluppo di progetti futuri 165 Appendice A HARTIK A 1 Cos HARTIK HARTIK un completo e potente sistema operativo real time basato sul linguaggio di programmazione C E stato sviluppato presso la Scuola Superiore S Anna di Pisa con lo scopo di controllare attraverso sistemi multisensoriali complessi meccanismi robotici Una accurata descrizione di HARTIK possibile ottenerla consultando 3 Il
69. bottom oppure right che indicano la distanza in pixel della finestra dal bordo dell immagine Il significato delle costanti schematizzato al paragrafo 5 3 2 Le suddette costanti vengo lette e salvate in file dalle funzioni oad_isl e save_isl Una seconda tecnica per migliorare le prestazioni della procedura di scansione quella di utilizzare le informazioni sulla dimensione dell oggetto cercato sia il punto laser che il bersaglio I dati vengono letti e salvati su file con le routine load_Id e save_ld per il laser load_od e save_od per il target Le funzioni di I O da e verso i file bene ricordarlo vanno usate strettamente al di fuori della coppia di istruzioni sys_init e sys_end pena il bloccaggio della macchina 5 6 2 general Contiene alcune funzioni e tipi di dato di uso comune a diversi moduli e alle altre librerie In particolare sono state poste in questa libreria alcune utili funzioni di calcolo matematico che vengono usate in abbondanza nel pacchetto Essendo una semplice collezione di routine a s stanti se ne rimanda l illustrazione all appendice B 5 6 3 ioni Il modulo ioni h incorpora le funzioni di alto livello da utilizzare per accedere ai componenti hardware di DEA cio il controllo dei motori l apertura e la chiusura della valvola elettro pneumatica e l accensione spegnimento del laser Il modulo mantiene informazione sulle operazioni di inizializzazione in modo da generare un m
70. ca In tal modo la rete non impara ad associare ogni input ad un particolare output ma impara a riconoscere la relazione tra ingressi ed uscite per quanto complessa possa essere Diventa pertanto una scatola nera la quale non determina esplicitamente la formula matematica che correla input e output posto che questa esista ma permette di ottenere risposte significative a partire da dati non compresi nel training set sia interni al range di valori di addestramento interpolazione che all esterno di esso estrapolazione Questa caratteristica delle reti e detta potere di generalizzazione 4 5 3 La generalized delta rule L entit della variazione dei pesi viene calcolata col metodo del gradiente valutato sulla funzione errore L applicazione del metodo del gradiente per il training delle reti neurali ha dato origine ad un algoritmo che si basa sulla cosiddetta delta rule La delta rule viene ottenuta con una serie di passaggi matematici la variazione dei pesi nei neuroni dello strato esterno Ara ow kj con n coefficiente di apprendimento f funzione errore della rete 79 w peso del k esimo neurone di output rispetto a j esimo neurone nascosto che possibile riscrivere nel seguente modo dI ow J Aw n dove I Yw h la somma pesata degli n ingressi del k esimo neurone di k l uscita h output del neurone k esimo nello strato nascosto Definisco ora Yen I Ol J quindi
71. cedura di scansione dell immagine per aumentarne la velocit 5 3 6 Costanti di pilotaggio dei motori Il Motor Data file MD X contiene le costanti necessarie al driver per pilotare correttamente i servomotori Queste costanti tra le altre cose servono a modellare la curva di funzionamento dei motori secondo le necessit La struttura di md x la seguente hmin hmax vmin vmax hhome vhome hdelta 101 vdelta dove hmin e hmax sono il minimo e il massimo valore di pilotaggio possibile per il motore orizzontale vmin e vmax sono invece il minimo e il massimo valore nel range di pilotaggio per il motore verticale hhome e vhome sono i valori di riposo per i due motori hdelta e vdelta servono a definire la curva di comportamento caratteristica dei due motori come descritto al paragrafo 3 3 2 5 3 7 Parametri per il training dell apparato neurale Il data file NEUR X contiene i parametri che determinano il funzionamento del programma atto ad istruire la rete neurale Tali parametri sono i seguenti tset_in_fname weight_out_fname n_epochs precision random_seed noise_level tset_samples_number vset_samples_number hidden_number il cui significafo tset_in_fname il nome del file dal quale si desidera caricare il training set necessario all addestramento della rete La struttura del suddetto file deve avere le caratteristiche descritte in questo stesso paragrafo per i data file TSH X e TSV X
72. che i motori utilizzati ovvero i servo da modellismo sono un po troppo imprecisi per poter garantire delle prestazioni soddisfacenti I limiti dei motori si evidenziano quanto pi la distanza dal target aumenta poich intuitivamente l angolo minimo di pilotaggio rimanendo invariato causa un aumento della lunghezza del segmento spazzato dal movimento Questo svantaggio si contrappone al netto vantaggio in termini di costo dei servomotori usati e alla facilit di utilizzo caratteristica di questi tipo di azionamenti Una soluzione sicuramente pi efficiente e pi costosa consiste nell utilizzare dei motori passo passo possibilmente ridotti mediante delle puleggie e montando sull albero finale un encoder o un potenziometro per tenere traccia della posizione angolare Questo aumenterebbe notevolmente la precisione del puntamento 164 Per quanto riguarda la rete neurale il pregio della soluzione adottata consiste sicuramente nella velocit con la quale si ottiene l associazione tra coordinate sull immagine e valori di pilotaggio dei motori una volta che la rete addestrata Inoltre come illustrato al paragrafo relativo alle scelte di progetto il paradigma neurale pu essere esteso in modo relativamente semplice anche con l aumento della complessit del sistema L unico difetto di questa scelta che una volta addestrata la rete non esiste pi feed back tra ci che si desidera e ci che effettivamente viene f
73. china richiesto per realizzare un sistema real time robusto non prevede estensioni ad oggetti TSET NET Training Set Initialization Net Load From Program Initialization File Generation ESE em Training Net Usage e Save To ae File Figura 5 13 Uso della libreria neural h 135 Per illustrare l utilizzo della libreria bisogna distinguere due diverse fasi l apprendimento e l utilizzo di una rete addestrata diverse funzioni infatti servono soltanto alla fase di training In entrambi i casi prevista una prima fase di inizializzazione delle variabili utilizzate E necessario innanzitutto dichiarare la struttura che contiene la rete e inizializzarla con la funzione init_net In alternativa possibile caricare automaticamente una rete da file istruita o meno grazie alla funzione load_net A questo punto necessario eseguire il training la rete se non la si caricata da file gi istruita Per fare ci necessario utilizzare le strutture dati di tipo TSET che vanno dichiarate e riempite con i training sample In genere questi ultimi vengono letti da file attraverso la funzione oad_tset Dopo aver impostato i parametri che definiscono la sequenza di training per mezzo della funzione set_learning_parms possibile eseguire uno o pi cicli di apprendimento richiamando il numero di volte necessario la fun
74. ci trova applicazione non solo in tutte le aree classiche dell ingegneria ma anche in settori quali la biologia l ecologia l economia le scienze sociali ecc Risulta pertanto difficile una classificazione dei sistemi che faccia riferimento alla natura dei processi in gioco Viceversa considerando l andamento nel tempo delle grandezze da controllare si possono distinguere i seguenti casi 1 regolare il sistema in modo da mantenere costante una determinata grandezza 2 imporre un determinato andamento alle variabili di uscita del sistema 3 stimare lo stato di un sistema a partire dall osservazione delle variabili di ingresso e di uscita Lo svolgimento tipico di un problema concernente lo sviluppo di un sistema di controllo avviene dapprima attraverso una fase di analisi nella quale si rappresenta il sistema fisico da controllare mediante un opportuno modello matematico che serve a valutare le pi importanti propriet dinamiche dell impianto in studio seguita dalla realizzazione di un opportuno schema di regolazione 2 5 2 Sistemi e modelli Dato un sistema il passo fondamentale da eseguire sia per capirne il funzionamento che per progettare un eventuale sistema di controllo consiste nella costruzione del suo modello matematico 15 Per modello matematico di un sistema si intende una struttura astratta in genere un insieme di equazioni capace di descrivere con sufficiente accuratezza il comportamento del proc
75. clock_configure 0 PFI_pin_program PFI_PIN_4 PFI_SET_INPUT PFI_7_NONE No G0_continuos_pulse_train generation G_IN_TIMEBASE2 G_COUNT_RISING_EDGE G_LEVEL_GATING G_GATE_PFI4 G_DISABLE_INVERSION G_TOGGLE_ON_TC G_ACTIVE_LOW G ENABLE SWITCHING 5 10 4 enable_G0_out GO_Arm_Al1 GO_pulse_train_change 4 10 Nell esempio dopo l inizializzazione del bus PCI e quella dei contatori viene impostato il clock di default per entrambi i timer con frequenza di 100 KHz e viene programmato il pin 4 dei PFI per essere utilizzato come segnale di abilitazione del conteggio Successivamente viene programmato il timer per generare una onda quadra con le seguenti caratteristiche 5 periodi di clock di attesa prima di generare il primo impulso un low time pari a 10 periodi di clock un high time pari a 5 periodi di clock quindi un duty cycle pari a 1 3 139 5 6 8 pxc Il modulo pxc h esporta le procedure necessarie all interfacciamento con il frame grabber Imagenation PXC200 Per l utilizzo di tale frame grabber stato predisposto un apposito driver Il suo utilizzo molto semplice e prevede i seguenti passi erichiamare la funzione PXC_Initiate per effettuare il setup della scheda Questa funzione esegue le seguenti operazioni inizializzazione del bus PCI al quale connessa la scheda della Imagenation abil
76. co riportato in figura 3 22 Per realizzare quanto illustrato si connessa l uscita della scheda che comanda l elettrovalvola con il piedino di reset del flip flop passando attraverso il MOSFET che funge da inverter in quanto il comando della valvola funziona in logica positiva al contrario del flip flop che lavora in logica negativa Il dispositivo meccanico invece sostanzialmente un interruttore normalmente aperto che quando viene colpito dal proiettile si chiude verso massa attivando il segnale si set che fa cambiare stato al bistabile 66 Istante di impatto del Comando proiettile valvola Ingresso pin reset Ingresso pin set Uscita FF Ingresso timer Impulso da misurare Figura 3 22 Diagramma di funzionamento del circuito elettronico Come noto quando in un flip flop SR gli ingressi sono entrambi attivi l uscita errata in quanto non viene rispettata la consistenza tra il livello dell uscita e del suo negato Il bistabile utilizzato in questa particolare condizione presenta 1 due valori al livello alto In linea di principio potrebbe nascere un problema se il proiettile colpisse il bersaglio prima che il segnale che comanda la valvola torni al livello basso ricordo che funziona in logica positiva entrambi gli ingressi del flip flop si troverebbero al livello basso cio attivi Tenendo conto del comportamento del bistabile in questa situazione il circuito elettronico appositament
77. codice e il manuale del sistema possono essere scaricati dall indirizzo http hartik sssup it Controllare un robot attraverso i suoi sensori significa gestire diversi processi periodici come l acquisizione dati e gli anelli di controllo in retroazione che richiedono scadenze regolari di attivazione e altri tipi di vincoli sia temporali sia non in modo da garantire il corretto funzionamento del sistema Inoltre si richiede l esecuzione di attivit aperiodiche come la gestione di eccezioni di funzionamento o situazioni di errore Infine spesso sistemi robotici complessi 166 necessitano di interagire con periferiche disponibili in ambiente distribuito su macchine eterogenee HARTIK stato sviluppato per soddisfare le esigenze precedentemente esposte Le caratteristiche peculiari del sistema sono le seguenti gestione di processi periodici con Earliest Deadline First e aperiodici con Total Bandwidth Server con criticit hard soft o non real time espressione flessibile di diversi tipi di vincoli temporali creazione dinamica di qualsiasi tipo di task efficiente protocollo di accesso a risorse condivise garantito dallo Stack Resource Policy garanzia on line per la prevedibilit di task creati run time comunicazione non bloccante tra task grazie ai Cyclic Asynchronous Buffer CAB strategie di rigetto e recupero dei processi per la gestione controllata dei sovraccarichi indipendente dalla strat
78. conoscere il momento esatto in cui il target si trover in un determinato punto nel caso si abbiano informazioni sulla traiettoria come capita in svariate applicazioni in campo astronomico Esistono diversi sistemi che effettuano il visual tracking In 1 viene descritto Mousebuster un apparato che sfrutta il tracking dell oggetto per comandare opportunamente il braccio di un robot con lo scopo di afferrarlo In 4 e 5 gli autori trattano sotto due diversi aspetti il problema del tracking in un ambiente dove ci siano variazioni nel livello illuminazione oppure nella geometria dell oggetto da seguire dovute a rotazioni o alla stessa variazione dell illuminazione In 6 viene descritto X Vision un framework ideato per consentire di sviluppare in modo semplice e veloce complesse applicazioni basate sulla visione In 7 gli autori tentano di individuare dei punti in comune a diversi ma correlati aspetti dell elaborazione delle immagini la ricerca visuale definita come la ricerca di oggetti in un immagine aventi determinate caratteristiche la segmentazione cio il raggruppamento di pixel che in una immagine sono caratterizzati da aspetti comuni il tracking inteso come il problema di seguire il moto o le deformazioni di un oggetto in una sequenza di immagini 8 rappresenta un introduzione ai concetti di base del tracking In 11 gli autori applicano una rete neurale auto organizzante al problema di prevedere la 10 traiet
79. const char check_mode BYTE kw1 BYTE kw2 esegue il loop di attesa della pressione di un tasto dal quale si esce solo con la pressione di uno dei due tasti il cui codice ASCII kw1 o kw2 Altri tasti premuti vengono elaborati in base al valore del parametro check_mode e void unblock_key_waiting void 182 permette di sbloccare il ciclo di attesa via software senza premere alcun tasto E utile per terminare i moduli esecutivi in modo automatico senza richiedere l intervento dell utente B 5 neural neural h e neural c contengono il codice relativo alla gestione dei una rete neurale error back propagation Dati i particolari accorgimenti utilizzati per sviluppare la libreria questa permette di utilizzare pi di una rete neurale all interno del medesimo programma ciascuna completamente indipendente dalle altre La struttura e le tecniche implementative della libreria sono spiegate in dettaglio al paragrafo 5 6 5 MAX N LI MAX N L2 MAX N L3 dimensioni massime in numero di neuroni dei 3 layer standard della rete neurale Questi valori sono utilizzati per dimensionare gli array statici che contengono 1 pesi e le soglie della rete MAX_N_TS la dimensione massima del generico training set una struttura di tipo training set non pu contenere pi di MAX_N_TS training sample DEFAULT_NET DEFAULT_TSET costanti usate per inizializzare staticamente le strutture di tipo TSET e NET Vanno assegnate in fase di
80. contenuto nel CAB num mes indica quanti task possono leggere contemporaneamente dallo stesso CAB in quanto il gestore del protocollo alloca memoria per creare l esatto numero di copie del messaggio e garantire quindi che tutti i processi possano leggere in parallelo la propria copia e char cab_reserve CAB id serve a ottenere il puntatore alla locazione di memoria ove deve essere scritto il messaggio da parte del task che aggiorna il CAB 173 eint cab_putmes CAB id char pbuf scrive il messaggio puntato da pbuf nel CAB id echar cab_getmes CAB id la primitiva che deve essere utilizzata dal task che vuole leggere il contenuto del CAB identificato da id Viene restituito un puntatore all area di memoria che contiene il messaggio eint cab_unget CAB id char pun_mes serve a comunicare al gestore del protocollo che terminata la fase di lettura del CAB id e che la relativa area di memoria pu essere rilasciata e void cab_delete CAB id elimina il CAB id A 7 Grafica Dopo aver inizializzato il motore grafico come illustrato al paragrafo A 1 si possono utilizzare le comuni primitive di tracciamento per l output grafico Si tenga presente che il video grafico mappato in modo che la coordinata 0 0 coincida con l angolo in alto a sinistra del monitor Ecco una panoramica di tali primitive e grx_getpixel x y ritorna il colore del punto alle coordinate x y e grx_putpixel x y col scrive un punto di color
81. da materiale atto anch esso a ridurre l attrito Particolare cura infine stata riservata al progetto e alla costruzione del blocchetto sul quale vanno montati il laser e la canna di sparo e che va poi fissato all albero del servomotore dislocato sulla torretta Figura 3 19 Blocco sul quale vengono montato laser e canna Come si vede in figura 3 19 il blocchetto forato longitudinalmente con fori di dimensione opportuna per potervi innestare il puntatore laser e la canna Superiormente sono stati praticati e filettati dei fori nei quali vanno inseriti i grani e le viti che mantengono in posizione 1 due dispositivi 62 La vite della canna ha soltanto la funzione di bloccarla in posizione mentre il puntatore viene fissato da 4 viti in modo da consentire un minimo di regolazione della direzione del fascio una volta inserito il puntatore nella posizione desiderata operazione che possibile in quanto il foro leggermente asolato si stringono le 4 viti in modo da fissarlo in tale posizione La vite centrale rispetto all asse del puntatore infine serve a tenere premuto l interruttore dell alimentazione del laser questa non va stretta oltremodo in quanto si potrebbe danneggiare interruttore stesso va semplicemente stretta fino a quando fornita l alimentazione al puntatore questo si accende 3 9 Compressore d aria e proiettili DEA per colpire il bersaglio spara delle palline identiche a quelle uti
82. dal centro del bersaglio cm 2 3 1 8 1 8 0 2 2 4 3 2 0 7 1 3 Numero di sparo 00 Ni Od O1 A GO PO Tabella 4 Risultato del test B 6 3 3 Test C In questo esperimento il bersaglio fermo Tutti gli altri parametri sono come in tabella 2 In particolare la rete neurale non necessita nemmeno di essere riaddestrata cosi come per il test B in quanto non c alcuna variazione nella configurazione fisica del sistema o del piano di moto I risultati dell esperimento corrente sono riportati in tabella 5 mentre in figura 6 2 viene schematizzata la mappa delle posizioni del target in corrispondenza dei diversi colpi sparati 157 Distanza dal centro del bersaglio cm 1 1 4 2 3 3 2 1 8 2 7 3 5 Numero di sparo NI O 01 A Go PO Tabella 5 Risultato del test C Figura 6 2 Mappa dei colpi per il test C Si noti anche che il valore del p utilizzato nel filtro di Kalman comunque pari a quello riportato in tabella non fondamentale per il buon funzionamento 158 dell esperimento qualsiasi valore sufficientemente grande da filtrare il rumore dovuto eventualmente a problemi di luminosit sarebbe accettabile 6 3 4 Test DI In questa prova il bersaglio in movimento e la distanza e sempre pari a 150 cm quindi non si ha necessit di ritarare la rete In questo caso per viene aumenta
83. del quale si desidera misurare la durata dell impulso o del periodo oppure nel caso della generazione di impulsi determina se abilitare il conteggio o meno G_OUT costituisce il segnale di uscita quando il timer viene usato per generare degli impulsi la linea di INTERRUPT viene invece abilitata al termine del conteggio in genere utilizzata per segnalare al software o a dell hardware esterno l avvenuto completamento di un operazione 3 6 3 Misurazione dell ampiezza di un impulso Questa feature utilizzabile attraverso l opportuna programmazione dei timer della scheda PCI 6025E stata sfruttata nel progetto per la misurazione del tempo di volo del proiettile e del ritardo di attivazione dell elettrovalvola che ne controlla lo sparo La misurazione della durata di un impulso avviene contando il numero di periodi del clock in ingresso sul pin G_SOURCE che intercorrono tra un cambiamento di livello del segnale G_GATE e il corrispondente ritorno al livello di partenza La figura 3 13 permette di capire meglio il meccanismo 52 C_GATE l eson DERE Zoe COUNTER VALUE 0 0 l 2 3 4 J 6 0 0 HW SAVE REGISTER X XX X X LX LX LX Le 6 Figura 3 13 Misurazione della durata di un impulso In figura 3 13 viene mostrato il diagramma di funzionamento del timer contantore che misura la durata dell impulso sull ingresso C_GATE col passo tempo
84. denti una istantanea e l altra bufferizzata e memorizzazione degli ultimi valori di ingresso forniti alla batteria di filtri e possibilit di utilizzare un solo modello per il sistema da osservare e caricamento dei guadagni da file esterno in una lookup table esviluppo di tool esterni per la simulazione del funzionamento dei sistemi osservati e per la generazione dei guadagni I valori che limitano le funzionalit della libreria sono definiti da alcune costanti all interno del file kalman h e sono i seguenti Massimo ordine del modello di previsione 7 Numero massimo di filtri indipendenti 2 Dimensione del buffer di previsione 100 Numero di p caricabili da file 130 Dimensione del buffer dei valori di input 10 Questi valori possono essere modificati semplicemente ricompilando la libreria variando i valori delle define all interno del codice di kalman h La libreria pu dunque trattare sistemi con pi ingressi e con uscite che possono essere indipendenti tra loro di fatto gli stessi ingressi vengono forniti a una batteria di filtri in parallelo i cui stati evolvono indipendentemente gli uni dagli altri L altra caratteristica fondamentale della libreria che i valori dei guadagni del filtro vengono letti da file e caricati in una look up table dalla quale vengono prelevati secondo opportuni criteri Esiste un file di guadagni per ogni possibile dimensione del modello che per le ragioni esposte nella
85. di luminosit come se in una stanza si accendesse o si spegnesse una luce vanno generalmente reimpostate le soglie su cui si basa l elaborazione dell immagine al fine di trovare le coordinate del baricentro del target Ora in una situazione del genere possibile riconfigurare le sole soglie senza preoccuparsi di agire sul resto dei parametri La fase preliminare di taratura deve cominciare con l impostazione dei limiti di pilotaggio dei motori che sono indispensabili e fondamentali per poter pilotare i servomotori in tutta sicurezza in quanto come verr chiarito pi avanti in questo stesso capitolo il driver che comanda i motori progettato in modo da non fornire alcun comando che li possa danneggiare anche nel caso riceva valori errati dai processi che necessitano di controllare il movimento di DEA Durante la fase di taratura manuale inoltre vengono eseguiti altri programmi che servono ad impostare correttamente il sistema in relazione alla dislocazione fisica dei vari componenti del sistema e all ambiente nel quale si muover il target In particolare in questa fase vengono tarate le soglie di luminosit necessarie a rintracciare sull immagine sia il punto laser che il bersaglio Inoltre si delimita il campo di movimento del target nell immagine in modo da ottimizzarne la ricerca del baricentro ovviamente se non si hanno a disposizione informazioni circa la traiettoria dell oggetto comunque possibile definire l area di sc
86. di uscita bank switching abilita o meno la possibilit di scambiare il banco di registri operazione indispensabile per cambiare periodo e durata dell impulso senza resettare il contatore delay il ritardo iniziale introdotto prima della generazione del primo impulso della sequenza indica il numero di periodi di clock da attendere period indica il numero di periodi di clock che generano il low time del segnale di uscita duration indica il numero di periodi di clock che generano l high time del segnale di uscita cio della durata dell impulso int G0_pulse_train_change DWORD period DWORD duration cambia le impostazioni del treno di impulsi mentre questo viene correntemente generato utilizzando le nuove quantit di period e duration void PFI_pin_program int number WORD value WORD sel7 imposta il pin number dei PFI come ingresso o uscita a seconda del valore di value WORD get_G_status_register void restituisce il valore dello status register comune ai due contatori I singoli bit di questo registro forniscono preziose informazioni circa il funzionamento dei contatori 195 WORD get_joint_status_1 void e WORD get_joint_status_2 void restituiscono i valori dei due registri joint status 1 e 2 che contengono diverse informazioni circa il funzionamento dei timer void G0_pulse_width_measurement DWORD initvalue WORD source WORD source_ polarity WORD gate WORD gate_polarity WORD output_mode
87. dinamici a seconda che si colleghino tra loro solo le variabili di ingresso e di uscita relazioni algebriche oppure anche le loro derivate relazioni differenziali modelli continui o discreti a seconda che la variabile indipendente che corrisponde al tempo vari in maniera continua oppure discreta Tenendo presente che altri tipi di classificazioni sono possibili nel seguito si tratteranno sistemi dinamici lineari tempo invarianti con una sola variabile di 16 ingresso e una sola di uscita in quanto sono sufficienti per la descrizione delle tecniche utilizzate nello sviluppo di DEA 2 5 3 Sistemi lineari dinamici I modelli dei sistemi lineari dinamici sono rappresentati in forma generale dall equazione ingresso uscita che nella sua forma generale vale i d y m d u La dt p gt dt i 0 i 0 dove a e b sono costanti u e y sono le grandezze di ingresso e di uscita e n detto l ordine del modello cio l ordine massimo delle derivate dell uscita presenti nell equazione E richiesta la condizione per garantire la realizzabilit fisica del sistema Un altra forma di importanza fondamentale per la descrizione dei sistemi dinamici quella basata sulle equazioni di stato Vengono introdotte delle quantit denominate variabili di stato che permettono di descrivere il sistema mediante le seguenti equazioni di Rica i a x bu i 1 2 n dt j l y cx du j l do
88. e azionato al momento opportuno 5 3 I data files Per realizzare quanto descritto in precedenza necessario realizzare un sistema di comunicazione tra i vari moduli dell applicazione che essendo dei programmi differenti che vengono eseguiti in successione oppure singolarmente a seconda delle necessit non condividono il medesimo spazio di memoria E quindi indispensabile leggere i dati di ingresso e scrivere i risultati finali in un file su disco I data files sono dei file di testo che contengono i valori di inizializzazione utilizzati dai vari moduli esecutivi Vengono inoltre scritti dai moduli per immagazzinare il risultato delle elaborazioni e renderle disponibili ai moduli che verranno eseguiti successivamente 95 I data files sono organizzati internamente in modo che su ciascuna linea siano contenuti uno o pi parametri i quali possono essere sia numeri interi che floating point o ancora stringhe di testo Tali file in quanto semplici file di testo possono venire modificati anche manualmente se ve ne fosse la necessit ma in tal caso importante rispettare l ordine con cui i parametri vengono elencati in quanto la procedura di lettura carica 1 valori secondo appunto un ordine predeterminato Questo fatto non valido in generale in quanto esistono dei data file per i quali non necessario rispettare una sequenza rigida per l elenco dei valori fatta eccezione in genere per le prime righe che costituisco
89. e col alle coordinate x y e grx_line x1 yl x2 y2 col disegna una linea di colore col dal punto x1 y1 al punto x2 y2 e grx rect xI yl x2 y2 col disegna un rettangolo di colore col che ha come spigolo superiore sinistro il punto x1 y1 e come angolo inferiore destro il punto x2 y2 e grx box xI yl x2 y2 col disegna un rettangolo che ha come spigolo superiore sinistro il punto x1 y1 e come angolo inferiore destro il punto x2 y2 riempiendolo con il colore col 174 grx_circle x y rad col disegna un cerchio di colore col e raggio rad misurati in pixel centrato nel punto x y grx_disc x y rad col disegna un disco cio un cerchio pieno di colore col e raggio rad misurati in pixel centrato nel punto x y grx_getimage x1 yl x2 y2 BYTE img cattura una immagine dallo schermo e la pone nel buffer puntato da img L immagine contenuta nel rettangolo che ha come spigolo superiore sinistro il punto x1 y1 e come angolo inferiore destro il punto x2 y2 grx_putimage x1 yl x2 y2 BYTE img stampa sullo schermo l immagine contenuta nell area di memoria puntata da img nel rettangolo che ha come spigolo superiore sinistro il punto x1 y1 e come angolo inferiore destro il punto x2 y2 grx_text str x y fg bg visualizza la stringa di testo str alle coordinate x e y con i colori fg per il testo e bg per lo sfondo 175 Appendice B Librerie di funzioni Di seguito vengon
90. e grafico Inoltre toglie coppia ai motori spegne il laser e chiude l elettrovalvola Terminate queste operazioni visualizza il messaggio contenuto nel parametro msg Dopo la chiamata di questa funzione sono possibili altre elaborazioni poich il programma non viene terminato e void close_all char msg Dopo aver arrestato il sistema chiamando shut_down_sys termina definitivamente il programma Viene usata in genere in caso di errore e void set_laser_spot_width int w void set_laser_spot_height int h void set_laser_threshold int th 177 funzioni che modificano la dimensione e il livello di luminosit del puntatore laser nell immagine einline DWORD get_laser_spot_width void inline DWORD get_laser_spot_height void inline int get_laser_threshold void restituiscono la dimensione in pixel e il livello di luminosit del punto laser sull immagine e inline int get_img_top_border void inline int get_img_bottom_border void inline int get img_left_border void inline int get img right border void ritornano i valori dei quattro limiti di scansione dell immagine rispettivamente superiore inferiore sinistro e destro e inline int get_pix_threshold void ritorna il livello di luminosit dei punti che appartengono all oggetto da colpire e void set_pix_threshold int th imposta il livello di luminosit dei punti che appartengono all oggetto da colpire funzione utilizzata in fase di calibrazione del sistema e ch
91. e il comportamento del filtro a regime Si noti la differenza con la semplice variazione della velocit angolare dell oggetto in questo caso la velocit angolare non viene modificata anche se l effetto visivo pu essere a prima vista il medesimo 121 Alcuni parametri invece sono fissi per ciascuna simulazione nel senso che possono essere modificati solo ricompilando il programma Questi sono il numero di integratori del modello e la lunghezza del treno di previsioni L output del programma oltre che visualizzare il valore dei diversi parametri in tempo reale prevede il tracciamento della sequenza delle previsioni che molto utile per valutare l andamento sia del transitorio che il comportamento del filtro a transitorio esaurito soprattutto in relazione al livello di rumore introdotto 5 4 7 Velocit del proiettile e ritardo dell elettrovalvola La misura della velocit del proiettile e del ritardo di attivazione della valvola viene effettuato abbinando al circuito illustrato al capitolo 3 10 un programma appositamente scritto il quale ha generato i risultati che sono discussi nella stessa sezione Il programma molto spartano ed effettua la seguente sequenza di operazioni 1 avvia HARTIK 2 inizializza il sottosistema costituito dalla scheda National Instruments PCI6025E e in particolare imposta i registri per la misurazione della durata di un impulso 3 esegue un conto alla rovescia di 5 secondi 4
92. e in modo il case unsensitive cio consentire la terminazione del loop sia quando viene premuta la maiuscola che la minuscola nel caso di tasti alfabetici Se si desidera condizionare il ciclo con un solo tasto per esempio ESC basta porre entrambi i parametri uguali allo stesso valore NO per eae 2 lt lt key_waiting 1 SS ee YES Read Key YES Sa aa f NULL SS E Da we Exe execute f Key Figura 5 12 Diagramma di flusso di wait_for_key 132 Con l uso della sola primitiva wait_for_key possibile terminare il ciclo solo alla pressione di un tasto quindi richiesta la presenza dell utente che comandi la terminazione di un programma Per fare in modo di uscire dal ciclo a richiesta di un processo per esempio quando questo termina al propria elaborazione e quindi garantire un possibile funzionamento batch dell intero sistema stata introdotta la primitiva unblock_key_waiting che cambia il valore di un flag globale al modulo kc h che a sua volta viene controllato ad ogni iterazione del loop in wait_for_key Cambiando questo flag il loop ha termine senza che venga premuto alcun tasto Quando un task richiama la funzione unblock_key_waiting il loop ha termine e il programma principale bloccato a livello della wait_for_key pu proseguire La gestione del particolare tasto o combinazione di tasti premuto demandata ad una funzione che accetta come parametro il codice del tas
93. e l altro introducendo anche delle pause relativamente lunghe per permettere il raffreddamento del dispositivo Tutti questi 64 tempi morti hanno allungato notevolmente la durata dei test ma si sono dimostrati indispensabili per ottenere dei risultati significativi Projectile hit Valve trigger AN 5V SET CLEAR Counter gate Ii Measurement Figura 3 20 Dispositivo per i test di velocit proiettile e ritardo valvola Per misurare il tempo intercorso tra l istante in cui viene fornito l impulso di apertura dell elettrovalvola e il momento in cui il pallino colpisce il bersaglio stato fabbricato un dispositivo schematizzato in figura 3 20 che stato utilizzato unitamente ai contatori timer della scheda NI PCI 6025E opportunamente programmati Inoltre si dovuto fabbricare un semplice circuito elettronico schematizzato in figura 3 21 con un flip flop set reset in grado di mantenere il segnale all ingresso della scheda della National 65 i 5V lt 220 KOhm Sensore Ingresso timer SET Q CLEAR FF SR MOSFET E Z 220 KOhm Comando lt 4 valvola ll Vv 5V Figura 3 21 Circuito elettronico di servizio Ci che si doveva costruire era un sistema che generasse un impulso il cui inizio coincidesse col segnale di sparo e la cui fine corrispondesse all istante di impatto del proiettile col bersaglio Il diagramma di funzionamento del circuito elettroni
94. e l hardcopy di una schermata e salvarla in un file in standard PGM Il PGM un formato grafico particolarmente semplice che adatto ad immagini di qualsiasi dimensione ma soltanto monocromatiche a 256 livelli di grigio Per abilitare l hardcopy al termine dell elaborazione il programma principale deve richiamare la procedura enable_hard_copy Quando l elaborazione del programma principale termina chiamando la funzione shut_down_sys nel modulo elabor h viene effettuato l hardcopy dello schermo e salvato in una variabile interna alla libreria Questo avviene dopo la chiusura del sistema ovvero dopo la sys_end in modo da non avere interferenze da parte dei task che scrivono sullo schermo Solo dopo aver completato l operazione viene chiusa anche la grafica Rimane compito del programma principale richiamare la funzione save_pgm_screen per la scrittura vera e propria nel file 138 5 6 7 pci6025e Il modulo pci6025e h implementa le procedure di basso livello per l accesso alle funzionalit della scheda National Intruments PCI 6025E Nel file 6025reg h sono dichiarate le costanti simboliche che servono a migliorare la chiarezza del codice nonch ad effettuare delle chiamate alle funzioni corrette senza conoscere 1 codici numerici dei singoli parametri Un esempio dell utilizzo delle funzioni di controllo dei timer rappresentato dal seguente frammento di codice init_pci_mite init_GPCT_DIO GO_reset timer_
95. e pi cicli di learning durante la stessa sessione di lavoro estrema semplicit nel cambiare la funzione obiettivo 86 Neural Network Simulation Environment 12000 24000 36000 43900 epoch 69900 Epochs 69000 Precision 6 000001 Rand seed 9231 Noise variance Training set samples 100 Validation set samples Hidden neurons 10 Thermoshock amplitude Learning rate 40 Momentum 0 10 Sigmoid beta 000000 20 90 Time elapsed Time remaining Figura 4 7 Schermata del programma di simulazione neurale Training set 69000 9 000000 6 Dists 5 4 3 2 1 6 900001 1048 967529 1 500 109 0090900 In figura riportato l esempio dell approssimazione della funzione seno x sull intervallo 0 10 utilizzando una rete con 10 neuroni nello strato nascosto e un coefficiente p pari a 2 Il training stato eseguito su 60000 epoche un training set composto da 100 esempi il valore del momento pari a 0 1 e un learning rate pari a 0 4 Tutti 1 valori sono riportati a video cos come l andamento dell errore totale commesso sul training set ad ogni epoca riquadro in alto a sinistra la funzione approssimante e la funzione da approssimare con i relativi punti appartenenti al training set riquadro in alto a destra L indicatore in basso al centro consente di monitorare la distanza dell errore attuale dal limite di precisione impostato 87 L ambiente sviluppato
96. e specifiche temporali richieste nel pilotaggio dei servomotori stato impostato un clock con periodo di 10 microsecondi Il periodo e la durata dell impulso dell onda quadra generata vengono espressi come multipli interi del periodo di clock e tali valori di moltiplicazione vengono memorizzati in appositi registri in fase di programmazione dei timer SO AI a sore ae e ee ee COUNTER VALUE COUNTER TT TT Tl aa TT TC ERIN ES ge ae ESSE sce SSIS SOFTWARE delay 2 COUNTER lowtime 4 hightime 3 Figura 3 14 Generazione di un treno continuo di impulsi 54 Il funzionamento dei contatori come generatori di onda quadra esemplificato in figura 3 14 nel quale viene viene generata una onda quadra con un high time pari a 3 periodi di clock e un low time pari a 4 periodi di clock In effetti al momento di specificare i parametri che servono a generare la forma d onda non possibile indicare direttamente il periodo dell onda stessa ma va impostato il suo low time sempre relativo al periodo del clock utilizzato dovendo variare la durata dell impulso bisogna ricalcolare il valore del low time se si desidera mantenere costante la frequenza del segnale in uscita Si noti la presenza di un segnale di gate che abilita o inibisce il conteggio questo segnale ha una s
97. e studiato per ovviare a questo inconveniente lavorando in logica negata il segnale di apertura della valvola causa un cambiamento di stato del 67 segnale di uscita portandolo al livello basso quando l interruttore viene chiuso dall urto della pallina indipendentemente dal livello del segnale della valvola l uscita del set reset torna al valore alto fermando il contatore Ora se il segnale che controlla la valvola basso l uscita rimane alta mentre se basso cio la valvola ancora aperta l uscita torna bassa Questo fatto non crea per alcun problema in quanto il contatore programmato per misurare la durata del primo impulso in logica negata che si presenta al suo ingresso 3 11 L elaboratore Il computer utilizzato per sviluppare il progetto un Hewlett Packard con le seguenti caratteristiche e processore Intel Pentium con clock a 133 MHz e memoria di 16 MB e hard disk da 4 GB e 2 slot EISA e 2 slot PCI Sul PC dotato di sistema MS Windows 95 stato montato l hardware consistente nella scheda National Instruments PCI 6025E e nel frame grabber PXC200L della Imagenation Sullo stesso PC gira in modalit MS DOS il sistema real time HARTIK Le caratteristiche dell elaboratore in particolare la non eccelsa potenza di calcolo se paragonata a macchine dell ultima generazione ha influenzato in diversi aspetti le decisioni circa lo sviluppo del progetto Soprattutto l elaborazione dell immagine
98. ecutivi che lo utilizzano e pci6025e h implementa le funzioni di basso livello per l accesso alla scheda National Instruments PCI 6025E e pxc h contiene le procedure necessarie ad utilizzare le funzionalit del frame grabber Imagenation PXC200L e kalman hesporta le funzioni di gestione del predittore di Kalman in una forma sufficientemente generale da poter essere utilizzata in altri progetti quasi senza modifiche se gli scopi per cui viene utilizzata sono i medesimi che in DEA cio la previsione del moto di un oggetto del quale non si conosce la dinamica la libreria pu essere riutilizzata senza modifica alcuna anche se i parametri del filtro e del moto cambiassero L elenco completo delle funzioni delle costanti e dei tipi di dato implementati nei diversi moduli riportato in appendice B Nei paragrafi seguenti verranno spiegati i dettagli di funzionamento propri dei singoli moduli con un occhio di riguardo all implementazione delle funzionalit i cui aspetti teorici sono descritti nel capitolo 2 5 6 1 elabor elabor h esporta funzioni utili all elaborazione delle immagini catturate dal frame grabber che servono a trovare le coordinate del baricentro sia del puntatore laser e che del target Le funzioni che espletano il servizio sono rispettivamente la find_spot e la find_laser_spot 127 La scansione dell immagine avviene soltanto nella finestra delimitata dalle costanti img_XXX_border XXX top left
99. egia di scheduling mediante l algoritmo Robust Earliest Deadline RED possibilit di girare su macchine di diversa architettura su macchine Motorola MC 68030 con bus VME Intel 80486 e Pentium con bus EISA o PCI Nei paragrafi a seguire verranno elencate le principali feature di HARTIK utilizzate per il funzionamento di DEA In particolare verranno trattate le primitive di creazione e gestione dei task l accesso al real time clock l utilizzo dei CAB e del protocollo SRP la gestione di tastiera e output grafico Tutti gli argomenti che riguardano 1 sistemi real time trattati nel progetto sono trattati in modo chiaro ed esauriente dal punto di vista teorico in 2 167 A 2 Il real time clock Il real time clock di HARTIK la scala temporale sulla quale vengono basati tutte le valutazioni di natura temporale del sistema come il controllo sul tempo massimo di esecuzione e quello sullo sfondamento delle deadline L unit minima della scala chiamata tick e pu essere impostata pari a 1 millisecondo o a 1 microsecondo al momento dell avvio di HARTIK I parametri relativi ai processi vengono specificati come multipli del tick Durante l esecuzione dei programmi pu essere necessario accedere al valore del real time clock ci possibile facendo uso della primitiva sys_clock che restituisce il numero di tick trascorsi dall avvio del sistema A 3 Avvio del sistema L avvio di HARTIK avviene richiamando una app
100. eguente 4 8 2 Determinazione dei pesi iniziali La seconda importante osservazione derivata dai test sulle reti data dalla necessit di impostare 1 pesi e le soglie iniziali in modo che siano sufficientemente piccoli Dei pesi troppo grandi possono dare luogo all annullamento dell errore sul training set in quanto la formula che calcola l errore sul singolo training sample contiene un temine del tipo yy che moltiplica tutto il resto dove y l uscita della sigmoide calcolata sulla somma degli ingressi del neurone Si capisce che quanto pi i pesi sono grandi quanto pi facile che il punto nel quale viene valutata la sigmoide si trovi nel tratto asintotico In questo caso il valore di y vale 0 oppure 1 e l errore sul training sample si annulla Questo problema si amplifica quanto pi la forma della sigmoide tende a quella di uno scalino in quanto il range disponibile per una buona valutazione della sigmoide si riduce Durante i test capitato che fossero nulli gli errori su tutti i training sample per valori di troppo alti e che quindi l errore globale precipitasse di colpo a 0 ingannando la procedura di addestramento e facendole credere di aver raggiunto il minimo assoluto dell errore 90 Capitolo 5 Architettura software 5 1 Idea di base La stesura del codice di DEA stata effettuata con l intento di perseguire due obiettivi principali 1 rendere il progetto pi modulare p
101. endimento pi veloce e preciso almeno fino ad un certo limite il quale 88 dipende fortemente dal tipo di funzione da approssimare e dal numero di training samples forniti Caso per caso necessario individuare il numero corretto di neuroni da porre nello strato nascosto 4 8 1 Test sul 6 delle sigmoidi I risultati pi interessanti sono stati ottenuti testando l influenza del coefficiente B della sigmoide sull apprendimento della rete Variare il parametro in questione significa avere delle sigmoidi che cambiano forma passando da un andamento quasi a scalino per elevati ad un andamento quasi rettilineo per B molto bassi In figura 4 8 possibile osservare diverse sigmoidi ottenute variando Sigmoid function 1 T T T T7TFFF pre LI 0 9 0 8 0 6 0 5 0 4 07 Figura 4 8 Sigmoidi al variare del parametro Quello che si notato che aumentando a parit di tutti gli altri parametri la velocit di convergenza verso il minimo dell errore totale aumenta Quindi possibile velocizzare l apprendimento utilizzando dei valori di B 89 maggiori di 1 Si notato che dei buoni valori sono generalmente contenuti nell intervallo 1 5 4 C per un problema nell utilizzare questo espediente Aumentando troppo B diventa sempre pi importante la determinazione dei pesi di partenza dei neuroni come descritto nel paragrafo s
102. endo dalla considerazione che esiste un numero elevatissimo di tipi di rete neurale di seguito sono indicati i principali parametri che classificano le reti I principali tipi di tecniche di apprendimento sono il supervised e l unsupervised learning Nel supervised learning il risultato desiderato target noto e viene fornito alla rete in fase di apprendimento in modo che 1 pesi sinaptici possano essere modificati per approssimarlo Terminato l addestramento vengono forniti alla rete i soli input e questa fornir uscite in accordo con la qualit dell apprendimento realizzato Nell unsupervised learning non viene presentato alla rete alcun target e i pesi vengono modificati solo in base ai dati in input Questo tipo di rete in genere effettua un qualche tipo di compressione dei dati come la riduzione di dimensione o il clustering Le principali topologie di rete neurale sono la feedforward e la feedback In una feedforward NN le connessioni tra le unit non formano cicli Questo tipo di rete in genere risponde velocemente agli stimoli di ingresso La maggior parte delle reti feedforward possono essere addestrate usando una ampia variet di metodi numerici gradiente coniugato metodi trust region metodi quasi Newton oltre a metodi specifici sviluppati dai ricercatori del settore 73 e Nelle feedback NN dette anche ricorrenti esistono dei cicli nelle connesioni In teoria una rete a feedback pu iterare a
103. ento della rete Ne scaturito un algoritmo veloce e in grado di originare un training set che copre correttamente tutta l area di scansione consentendo quindi una buona istruzione della rete L algoritmo basato sulla generazione di una griglia di punti nello spazio delle variabili di pilotaggio dei motori La griglia viene generata in modo statico effettuando delle intersezioni sulle rette che congiungono i punti sul perimetro vedi figura 5 5 i quali a loro volta vengono letti dal data file FP X Una volta generata la griglia viene attivato il task che si occupa di posizionare 1 motori Per ciascun punto della griglia il task posiziona il puntatore e ne registra la posizione Viene cos costruito il training set che associa le coordinate di un punto sull immagine con la coppia di valori di pilotaggio dei motori L algoritmo utilizzato rende il programma molto veloce se confrontato con quello utilizzato per centrare i punti sul perimetro Nel caso di FP ad ogni istanza del task che posiziona i motori viene fatto un passo verso la locazione impostata e sono necessarie diverse iterazioni per portare il puntatore sufficientemente vicino alla destinazione il cui numero dipende dalle impostazioni dell anelo di retroazione Nel caso di GTS ogni tre iterazioni del task viene generato un training sample Questo poich il task strutturato come un automa a stati finiti il quale cambia stato ad ogni istanza Gli stati sono 4 e ciascuno
104. erazioni di impostazione del bus PCI e abilitazione del DMA e void PXC_Close void termina il driver fermando il DMA e togliendo dalla coda tutti 1 processi precedentemente inseriti eint PXC_Push_Listener PID 1 aggiunge il processo indicato dal suo PID 1 alla coda dei task che utilizzano il frame grabber Attenzione il task deve essere dichiarato aperiodico hard o soft secondo le necessit con minimo tempo di interarrivo pari a un multiplo intero del periodo caratteristico del driver Non necessario attivare il task prima dell inserimento nella coda del driver anche se una attivazione non influisce sul corretto funzionamento del driver eint PXC_Pop_Listener void elimina dalla coda dei processi che usano il driver l ultimo task che stato inserito eCAB PXC_GetCab void restituisce un puntatore al CAB che contiene i dati relativi all ultima immagine catturata dal frame grabber Il processo che usa il CAB deve possedere un CAB ed una variabile di tipi TImageData nella quale memorizzare l immagine da elaborare B 9 kalman Le seguenti costanti servono a dimensionare le massime capacit elaborative messe a disposizione dalla libreria che implementa il predittore di Kalman 199 Sostanzialmente controllano la dimensione massima dei vettori che contengono variabili matrici e quant altro necessario alla batteria di predittori Questo necessario in quanto in ambiente HARTIK non possibile gestire v
105. essaggio di errore se vengono invocate delle funzioni prima che sia stato eseguito il setup del sottosistema corrispondente Questo particolarmente 128 vantaggioso durante la fase di sviluppo le funzioni effettuano dei test su flag opportuni ed eseguono il codice solo se tali flag garantiscono che il setup stato effettuato Per consentire l utilizzo delle funzionalit messe a disposizione dal modulo quindi necessario inizializzare i vari sottosistemi interni al modulo richiamando le primitive apposite Il modulo quindi gestisce tutti gli aspetti relativi al pilotaggio diretto dell hardware costituendo un sottosistema che rende indipendente la logica di controllo dalle strategie adottate per realizzare il controllo stesso In particolare viene reso trasparente agli strati superiori il meccanismo di movimento dei motori che implementa le tecniche discusse a tal proposito al paragrafo 3 3 2 e questo mediante un driver apposito che si prende carico di pilotare i motori secondo le richieste degli altri processi Lo schema di funzionamento e interazione con gli altri processi del driver schematizzato in figura 5 11 nella cui interpretazione molto esplicativa la direzione delle frecce la quale indica la lettura scrittura delle variabili protette da SRP da parte dei task SRP_MOTOR_VALUE motor instantaneous position Li si gt si N sitioning trig_motor move_motor Pp Osi functi o
106. esso reale in studio Il modello matematico deve avere un opportuno grado di complessit che risulta dal compromesso fra due esigenze 1 riprodurre con sufficiente fedelt i fenomeni essenziali cui d luogo il sistema reale 2 essere abbastanza semplice da permettere una sua efficace utilizzazione In genere impensabile la determinazione di un modello capace di descrivere esattamente il comportamento del sistema reale in esame pertanto si dovr stabilire un opportuno livello di approssimazione in modo che il modello risponda alle esigenze dell applicazione da sviluppare Ad un modello non corretto o non sufficientemente corretto possono infatti fare seguito una errata comprensione del comportamento reale del sistema e quindi il progetto di sistema di controllo che non soddisfa le specifiche Il livello di approssimazione del modello condiziona i passi successivi di sviluppo del controllore in quanto l incertezza introdotta da un modello troppo semplificato rende inutile l uso di tecniche sofisticate per il controllo o il monitoraggio del sistema Alcune possibili classificazioni delle principali caratteristiche dei modelli matematici utilizzabili per descrivere i sistemi reali sono le seguenti modelli lineari e non lineari a seconda che le variabili di ingresso e uscita siano legate tra loro da relazioni lineari o meno Per i sistemi lineari valido il noto principio di sovrapposizione degli effetti modelli statici o
107. esta non cambi troppo radicalmente se cos avviene riporta il sistema nella fase di tracking riavvia TRACKER termina GUNNER e si autotermina Mentre 118 GUNNER attende l istante di apertura della valvola ADJUSTER continua a prevedere la traiettoria del target in modo che se la posizione prevista per l istante fissato cambia leggermente in grado di correggerla e di pilotare i motori di conseguenza j now tempo di sistema ae IN x _ NO now gt T Hest Comando apertura valvola Figura 5 8 Diagramma di funzionamento di GUNNER Il problema della soluzione adottata che una volta addestrata la rete non c pi feed back per poter correggere eventuali imprecisioni nel posizionamento Ci significa che il posizionamento stesso avviene in anello aperto considerando esclusivamente i valori ritornati dalla rete neurale 5 4 6 Real time Kalman simulation Il filtro di Kalman dopo essere stato implementato e testato in ambiente MATLAB stato importato sotto HARTIK Per verificarne il corretto funzionamento e per comprendere il comportamento al variare dei parametri in gioco stato sviluppato un modulo un semplice programma di simulazione in tempo reale denominato SIMKAL Una schermata tipica dell esecuzione del 119 programma riportata in figura 5 9 nella quale sono chiaramente visibili l oggetto in moto il puntino bianco pieno e la traiettora previ
108. genere sotto una ipotesi non sempre verificabile lo stato della la rete evolve grazie a tecniche di minimizzazione di un errore che devono essere in grado di avvicinarsi arbitrariamente al minimo globale dell errore stesso Il funzionamento della rete legato alla bont dell algoritmo di minimizzazione adottato che talvolta si pu rivelare computazionalmente intrattabile se non in casi semplificati oppure in altri casi pu essere ingannato dalla presenza di minimi locali Il problema dei minimi locali diventa tanto pi rilevante quanto pi la funzione da approssimare complessa oppure l imprecisione nei dati elevata Come vedremo sono stati studiati diversi metodi per fuggire dai minimi locali Tipici problemi che una rete neurale non pu risolvere se non memorizzando l intero set di esempi sono a grandi linee i seguenti fattorizzazione di interi con elevato numero di cifre determinazione della primalit di un numero intero con elevato numero di cifre decrittazione di dati che vengano criptati con un qualsiasi buon algoritmo 12 L aspetto pi importante da tenere presente che non esistono metodi per addestrare una rete neurale in modo da creare informazioni che non siano contenute nel training set nessun tipo di rete neurale pu imparare ad estrapolare dei dati se gli esempi che le vengono forniti non sono sufficientemente esplicativi 4 4 Tipologie di reti neurali Part
109. get se l illuminazione dell ambiente elevata necessario scurire l immagine agendo sull apertura dell obiettivo Poi si alza la soglia il target scuro su sfondo 110 chiaro fino al punto in cui non compaiono i marcatori Appena questi compaiono utile alzare ancora di poco la soglia per essere sicuri di trovare il target in qualsiasi posizione dell immagine La soglia non va alzata oltremodo in quanto si rischia di considerare come punti del target altri punti scuri dell area di scansione questo fatto viene evidenziato in genere da una intermittenza dei marcatori sull immagine Questa dovuta al fatto che il baricentro calcolato su tutti i punti scuri viene a trovarsi lontano dal vero baricentro dell oggetto 5 4 2 Perimeter finding Per perimeter finding intesa l operazione di generare una serie associazioni tra punti sull immagine e variabili di pilotaggio dei motori che consentono di posizionare il puntatore laser in tali punti I punti sull immagine si trovano lungo il perimetro dell area di scansione come evidenziato in figura 5 4 111 4 e e e e e e e 2 nie a e Area di e scansione e dell immagine o o e o o e o e e o e o 3 ee 2 gt 3 r 4 ii Vettore contenente le coordinate Figura 5 4 Punti sul perimetro dell area di scansione I parametri principali del modulo sono il numero di punti da generare nei lati orizzontali e i
110. i della struttura void set_input NET n float fin float min float max imposta i valori di ingresso alla rete neurale n Gli input vengono presi dalla zona di memoria puntata da fin che deve essere un vettore di dimensione appropriata tale che contenga un numero sufficiente di valori per l inizializzazione min e max indicano l intervallo delle variabili di input prima dello scaling void set_ts_input NET n TSET t int which_ts pone in ingresso alla rete neurale puntata da n i valori presi dal training set puntato da t Il training sample desiderato viene identificato dall indice which_ts void set_desired_out NET n float fout float min float max fornisce le uscite desiderate alla rete neurale n nella fase di addestramento I dati vengono prelevati dalla locazione di memoria puntata da fout i quali vengono scalati dal range min max al range di funzionamento della rete void get_output NET n float nums float min float max preleva le uscite della rete n ponendole nella zona di memoria puntata da nums I valori sono scalati dall intervallo di lavoro della rete a min max void compute_out NET n 189 calcola l uscita della rete neurale n a partire degli attuali valori di ingressi caricati nella struttura e void compute_err NET n calcola l errore tra l uscita corrente e l uscita desiderata in corrispondenza di una stessa combinazione di ingressi e void adjust_weights NET n effettua la correzione dei pesi del
111. i interni alla struttura sono dunque i seguenti 184 net_initialized flag che indica se la rete stata inizializzata da una delle funzioni di libreria I pesi possono essere generati a caso per un successivi apprendimento oppure possono essere caricati da file per utilizzare una rete precedentemente addestrata NLI1 N_L2 N_L3 numero di neuroni effettivamente allocati per ciascun layer L1 L2 e L3 sono rispettivamente il layer di input l hidden layer e il layer di output MINW MAXW valore di soglia per i valori di uscita dai singoli neuroni Sostanzialmente si tratta di riscalare la sigmoide in un intervallo diverso da 0 1 per esempio 0 1 0 9 cosa che pu risultare particolarmente utile in diversi campi applicativi epoch numero di epoche d addestramento attualmente trascorse E una variabile che in fase di training utile a riprendere l addestramento dall epoca raggiunta eps precisione che si intende raggiungere con l apprendimento Una volta raggiunto questo valore limite la funzione che implementa il training restituisce il controllo al programma principale epoch_per_iter numero di epoche che si desidera iterare per l apprendimento della rete La funzione di training ritorna al programma chiamante ogni epoch_per_iter Il programma principale pu eventualmente avviare un altro ciclo di apprendimento 185 I MAX_N_L1 I2 MAX_N_L2 I3 MAX_N_L3 vettori che contengono sia in
112. i questo data file semplicissima img_top_border img_left_border img_bottom_border img_right_border dove ciascun valore rappresenta il numero di pixel di rientro del rispettivo bordo nell immagine che serve appunto a definire lo spessore del bordo Rispettivamente si tratta del bordo superiore sinistro inferiore e destro dell immagine come riportato in figura 5 2 98 Figura 5 2 Area di scansione 5 3 3 Guadagni per il filtro di Kalman I data file KAL X dove il simbolo pu essere sostituito da un numero compreso tra 3 e 8 contengono ciascuno i valori dei guadagni precalcolati che corrispondono ai diversi p utilizzabili per il filtro di Kalman L indice che differenzia i file sta ad indicare il numero di integratori con cui modellizzato il sistema e dunque anche il numero di guadagni per ciascun valore di p La struttura di ogni singolo file la stessa ovvero n_int n_rho rho_1 gains_1 rho_n_rho gains_n_rho dove n_int rappresenta il numero di integratori con cui viene modellizzato il sistema per il quale si possono utilizzare i guadagni memorizzati nel file n_rho indica il numero di diversi valori di p immagazzinati nel file rho_1 rho_n_rho sono i valori veri e propri di p ad ognuno dei quali corrispondono i rispettivi guadagni gains_n che sono per ogni p in numero pari a n_int 99 5 3 4 Inizializzazione del filtro di Kalman Il Kalman Filter data file ovvero KF X che
113. i relativi void enable_G0_out void abilita l output del contatore GO void G0_Arm_ All void fa in modo che il contatore GO inizi il conteggio secondo i parametri impostati con le dovute funzioni void G0_Disarm_AllI void termina la sequenza di conteggio di GO int GO_Armed void restituisce lo stato attuale del contatore GO e vale 1 se sa contando oppure 0 altrimenti void G0_continuos_pulse_train_generation WORD source WORD source_polarity WORD gating_mode WORD gate WORD gate_polarity WORD output_mode WORD output_polarity WORD bank_switching DWORD delay DWORD period DWORD duration imposta i parametri relativi alla forma d onda e le opzioni di controllo e output relative al treno di impulsi che verra generato dal contatore GO Imposta i registri in modo da poter successivamente variare il duty cycle senza interrompere il treno di impulsi stesso Il significato dei parametri il seguente source specifica la sorgente del clock su cui si basa il conteggio source _polarity indica su quale fronte del clock effettuare lo step di conteggio 194 gating mode imposta una delle possibili modalit di controllo del conteggio gate specifica la sorgente del segnale di gate in genere quale pin della scheda gate polarity indica se il conteggio va effettuato mentre il segnale di gate a livello basso oppure alto output_mode imposta la modalit di output output_polarity indica la polarit del segnale
114. ia basati spesso sulla segmentazione necessitano di uno sfondo immobile e algoritmi basati sulla misurazione diretta della velocit dell oggetto nell immagine questa tecnica basata ad esempio sulla valutazione del flusso ottico e della correlazione tra immagini successive e algoritmi basati sul tracciamento di caratteristiche comuni ad una sequenza di immagini che in genere consistono in punti o linee tali algoritmi si basano spesso su ipotesi di rigidit al fine di garantire la consistenza globale del risultato I sistemi per il visual tracking possono essere divisi in base alle caratteristiche su cui basano l individuazione dello stato proprio dell ambiente circostante In particolare si hanno due tipi di sistemi e basati sulla ricostruzione dell ambiente tridimensionale nel quale si muove l oggetto o gli oggetti a partire dai dati ricavabili dai sensori e basati sul mapping dello spazio reale nello spazio immagine Questo tipo di sistemi al quale appartiene anche DEA non effettuano alcuna ricostruzione dell ambiente fisico reale ma rappresentano la propria conoscenza in termini di coordinate dei pixel delle immagini riprese da una o pi telecamere Gli utilizzi del visual tracking inteso come il tracciamento di una traiettoria di un oggetto sono quanto mai vari si pu essere interessati a individuare il punto in cui il target si trover in un certo istante per colpirlo o afferrarlo pu essere utile
115. ice vero e proprio delle funzioni I questo paragrafo e nei successivi sottoparagrafi verranno descritti i diversi file di inclusione header files e le funzioni da essi fornite con la descrizione del funzionamento che implementato nel relativo file C Di seguito sono elencati in ordine alfabetico i diversi file di inclusione con una breve descrizione del contenuto e 6025reg h contiene la definizione delle costanti simboliche utilizzate per accedere ai diversi registri ed ai singoli bit di ciascun registro della scheda National Instruments PCI 6025E e elabor h contiene diverse funzioni di uso generale specifiche di DEA come la ricerca del baricentro del target e del puntatore laser in una immagine e general h contiene funzioni e tipi di dato di uso comune a diversi moduli e alle altre librerie e ioni h VO National Instruments esporta le funzioni di alto livello utilizzate per controllare tutte le periferiche di DEA attraverso l output della scheda PCI 6025E e kc h Keyboard Control contiene le funzioni di gestione della tastiera e di gestione dell input dell utente da effettuare sempre mediante tastiera 126 e neural h contiene tutte le costanti e le funzioni relative alla gestione della rete neurale backpropagation sia per quanto riguarda l addestramento che per l utilizzo della rete addestrata e output h contiene tutte le funzioni e le costanti simboliche necessarie a gestire l output grafico dei moduli es
116. ile contenenti i guadagni del predittore listato di seguito Esso strutturato come una funzione che accetta come ingressi il numero di integratori con cui modellizzare il sistema nA e il nome del file nel quale si desidera memorizzare i dati f il quale ha la struttura corretta per poter essere letta dalle funzioni della libreria che caricano in memoria i p ed i corrispondenti guadagni come descritto al paragrafo 5 3 3 Il funzionamento del programma molto simile a quello della simulazione descritto al paragrafo precedente con la differenza che questo non produce alcun output su schermo se non la durata complessiva dell operazione e scrive il proprio output su file Innanzitutto vengono generate automaticamente le matrici che modellizzano il sistema con dimensione definita dal valore di nA Poi viene costruito il vettore contenente i p dei quali si desidera calcolare i guadagni Successivamente il programma effettua una iterazione e per ciascun valore di p calcola i corrispondenti guadagni Infine il tutto viene salvato nel file col nome specificato function genK nA f genK m WP ol oe Generazione di file contenenti i guadagni del predittore di Kalman per diversi valori di rho genK nA fname o oe oe oo error nargchk 2 2 nargin fname char f Matrici caratteristiche del sistema in esame diag ones 1 nA 0 diag ones 1 nA 1 1 zeros l nA A 1 Bi zeros l nA
117. imer messi a disposizione dalla scheda della National Durante i primi test che sono stati affrontati per stimare le variabili in gioco si riscontrato che il tempo di volo a parit di distanza variava fino al 20 30 a seconda che il compressore si fosse appena caricato quindi ci si trovasse in condizioni di massima pressione oppure nel caso in cui fossero gi stati sparati diversi colpi con una conseguente perdita di pressione Per ovviare a questo inconveniente si pensato di effettuare tutte le prove con il compressore alla massima pressione Per fare ci ad ogni colpo sparato dopo aver registrato i dati necessari il software comanda la valvola perch rimanga aperta fino a portare la pressione del compressore al livello di ricarica In questo modo possibile registrare dei dati sul delay time e sul fly time coerenti tra loro poich rilevati in condizioni uniformi Questo comunque vero solo in parte poich si suppone che il compressore non rispetti una soglia molto precisa per terminare la ricarica quindi possibile che ci siano lievi differenze di pressione fra uno sparo e l altro In pi si notato che effettuando cicli di carica e sparo molto serrati il compressore tende a surriscaldarsi con la conseguenza che il fenomeno appena citato si accentua notevolmente Per evitare l eccessivo riscaldamento del compressore e la perdita di precisione nella ricarica si dovuto aumentare la distanza temporale tra uno sparo
118. imkall sono invece le simulazioni real time sul filtro di Kalman e speed serve appunto ad effettuare i test sulla velocit della pallina e ricavare informazioni anche sui ritardi di attivazione dell elettrovalvola Nei paragrafi a seguire verranno descritti nel dettaglio i diversi moduli esecutivi 5 4 1 CAMERA Il modulo CAMERA dedicato alla taratura manuale di molti parametri fondamentali per il corretto funzionamento del sistema I valori vengono modificati monitorandone direttamente sul video in tempo reale l influenza sul sistema Le operazioni che possono essere effettuate dall operatore sono le seguenti 1 muovere i motori facendo ruotare il dispositivo di puntamento 2 accendere e spegnere il laser 3 azionare l elettrovalvola 4 dimensionare l area di scansione 5 modificare il livello delle soglie che identificano sia il puntatore laser che il target 6 portare il dispositivo di puntamento in posizione di riposo 108 7 impostare la posizione di riposo 8 portare il dispositivo di puntamento in posizione di carica del proiettile 9 effettuare l hardcopy della schermata grafica HORIZONTAL MOTOR POWER A to SWITCH MOVE RANGE VERTICAL MOTOR POWER Z to SWITCH MOVE RANGE LASER VALVE IMAGE TIME STAMP 36707 Camera Monitor LASER THRESHOLD D C Target found at 268 160 Task duration 19 ms TARGET THRESHOLD lt F U 17 esize Borders Change Border T Se
119. ine DWORD get_vhome void ritornano il valore delle variabili di controllo dei motori impostate come valori di riposo per i servo e intni board _ready void restituisce 1 se stato eseguito il setup della scheda PCI 6025E e quindi questa pronta ad eseguire le primitive di controllo Ritorna 0 altrimenti e int is_hmotor_moving void int is_vmotor_moving void int is_motors_moving void ritornano se rispettivamente il motore orizzontale quello verticale oppure entrambi sono in moto oppure 0 se gli stessi sono fermi e DWORD get_hmotor_trig void 180 DWORD get_vmotor_trig void ritornano i valori attualmente forniti al driver per pilotare i motori e DWORD get_hmot void DWORD get_vmot void ritornano i valori dei segnali di pilotaggio effettivamente inviati dal driver ai motori che possono essere diversi da quelli desiderati in quanto i motori possono essere in movimento void trig_hmotor DWORD value void trig vmotor DWORD value imposta un nuovo valore per il controllo dei motori value indica la durata in millisecondi dell impulso PWM che guida i servo void motor_switch_on int m accende il motore specificato da m che pu valere HMOTOR oppure VMOTOR Si presti attenzione al fatto che questa funzione non agisce sull alimentazione del motore ma abilita soltanto il treno di impulsi void motor_switch_off int m spegne il motore specificato da m che pu valere HMOTOR oppure VMOTOR Come la precedente non t
120. int che contiene l ordine di ciascun modello si deve fare attenzione ad utilizzare un vettore di dimensione opportuna eint get_order int d restituisce l ordine del modello utilizzato per la d esima variabile da osservare e float set_rho int d float rho int seekmode imposta il rho al valore desiderato per la d esima variabile opportunamente scelto nella look up table Quest ultima deve essere preventivamente essere stata caricata mediante una chiamata a load_gains Il parametro seekmode indica la modalit di scelta del valore reale di rho all interno della tabella I valori possibili sono 0 usa il valore di rho pi vicino a quello specificato dal parametro rho l approssima rho per difetto nella look up table 2 approssima rho per eccesso nella look up table eint get_rho_id int d ritorna l indice che nella look up table individua il valore di rho correntemente utilizzato e float get_rho int d restituisce il valore vero e proprio del rho usato nel predittore di Kalman per la d esima variabile e void set_rho_by_id int d int id imposta il valore di rho per la variabile d esima pari a quello individuato dall indice id nella look up table e void load_gains int d char fname carica la look up table contenente i valori di rho per la variabile d esima I valori vengono letti dal file identificato dalla stringa fname Il file per essere correttamente letto dalla funzione deve avere la struttura riportata
121. ion and System Science Series Prentice Hall Inc 1993 National Instruments DAQ PCI E Series Register Level Programmer Manual National Instruments Corporation November 1998 National Instruments DAQ STC Technical Reference Manual System Timing Controller for Data Aquisition National Instruments Corporation January 1999 Hanna Pasula and Stuart Russel Michael Ostland and Ya acov Ritov Tracking many ojects with many sensors Tomaso Poggio and Federico Girosi A Theory of Networks for Approximation and Learning Carnegie Mellon University School of Computer Science 1995 David Prewer Les Kicthen A Simple Fast Edge Based Visual Tracker Technical Report 97 20 Department of Computer Science The University of Melbourne Australia September 1997 215 18 19 20 21 Peter Arnold Ruymgaart Tsu teh Soong Mathematics of Kalman Bucy filtering Berlin Springer 1985 Warren S Sarle Neural Network FAQ Dowloaded from ftp ftp sas com pub neural FAQ html 2000 Riccardo Scattolini Complementi di controlli automatici e controllo digitale Edizioni CUSL 1996 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
122. ionamento del predittore di A A Kalman indispensabile risolvere l equazione di Riccati come descritto nel capitolo 2 5 5 MATLAB dispone di un solutore per questo tipo di equazione ma che non funziona correttamente quando gli autovalori della matrice A sono troppo vicini alla regione di instabilit Una tecnica generale per la soluzione dell equazione quella di utilizzare il metodo iterativo descritto nello stesso capitolo Il codice MATLAB che svolge questa operazione il seguente function P out_eps nout riccati P0 A B C Q R eps nin riccati m try to solve the Riccati s equation with an iterative method P out_eps nout riccati P0 A B C Q R eps nin solve the Riccati s equation in the form JP oP oP oP oe 1 P ktl A P k A BOB A P K C C PIK 4 R 5 C P k A eps desired precision nin max iteration number out_eps precision reached nout number of iteration performed 204 oe ni nargin no nargout if ni 8 error Wrong number of parameters end if no 3 error Wrong number of return values end error abcdchk A B if length A length B error A and B matrices cannot be empty end Pk PO for i l nin Pkl A Pk A B QQ B A Pk C inv C Pk C R C Pk A Pk PK1 if norm Pk1 Pk 2 norm Pk 2 lt eps break end end nout i P Pk out_eps eps I
123. ione quando si raggiunta la velocit desiderata sufficiente premere il tasto relativo per fermare la variazione di velocit Impostando una accelerazione con segno opposto a quello della velocit possibile invertire il senso del moto rumore sui rilevamenti della posizione E possibile aggiungere del rumore generato in modo pseudo casuale aumentandone l ampiezza per verificare il comportamento del filtro Il rumore caratterizzato dunque da una ampiezza massima A y espressa in pixel e viene calcolato separatamente sulle due componenti x e y del moto In pratica viene estratto un numero pseudo casuale compreso nell intervallo HA wax A max viene sommato al valore della coordinata i p che determinano il livello di filtraggio del predittore I valori di p sono due uno per ciascuna componente del moto Sarebbe quindi possibile variarli indipendentemente per ottenere diversi livelli di filtraggio sulle due componenti In questa simulazione tuttavia prevista solo la possibilit di modificarli contemporaneamente della stessa quantit la velocit della simulazione Sostanzialmente consiste nell aumentare o diminuire il periodo del task che genera le coordinate dell oggetto in movimento e che effettua l aggiornamento dello stato del filtro In questo modo possibile aumentare la velocit di evoluzione della simulazione durante ad esempio il transitorio mentre possibile diminuirla per studiar
124. ione dinamica delle matrici in base alle dimensioni necessarie e in HARTIK questa una operazione non consentita La libreria di calcolo matriciale andrebbe sviluppata ad hoc per HARTIK 5 7 Software MATLAB Lo sviluppo sotto HARTIK del modulo relativo al predittore di Kalman passato attraverso una prima fase di simulazione e sviluppo in ambiente MATLAB MATLAB un pacchetto software prodotto dalla Mathworks disponibile sia in ambiente Windows che per Macintosh studiato per effettuare il calcolo matriciale in modo semplice ed immediato MATLAB dispone di un potente ambiente integrato nel quale possibile realizzare velocemente programmi che necessitano di calcoli pi o meno complessi su matrici E inoltre possibile produre grafici di funzioni 2D e 3D ed utilizzare complessi strumenti per la simulazioni di sistemi dinamici reti neurali filtraggio digitale e quant altro 149 Il filtro di Kalman stato prima codificato in MATLAB opportunamente simulato ed infine importato sotto HARTIK Questo ultimo passaggio ha richiesto la scrittura di codice per realizzare il calcolo matriciale che invece in MATLAB completamente trasparente La simulazione stata di fondamentale importanza anche per testare il codice C in quanto stato possibile fornire in ingresso il medesimo segnale sia al programma in MATLAB che alla simulazione real time in HARTIK controllando l output prodotto per confrontarne il comportamento
125. ioramento del motore in continua oppure quello dell elettronica di bordo Proteggere un servo significa quindi sostanzialmente limitare il range di variazione del segnale modulato in PWM entro un intervallo adeguato Questo tipo di protezione indispensabile intrinsecamente alle caratteristiche costruttive e di funzionamento del servo anche se fatto funzionare a vuoto In effetti una tale protezione non prevista dall elettronica di bordo ed quindi necessario realizzarla a monte dell elettronica stessa Una seconda ragione per limitare ulteriormente il range di variazione del PWM data in genere dal sistema entro il quale il servo viene montato come accade anche per tutti gli altri tipi di azionamento il servo non potr quindi 38 spazzare l intero campo di movimento Questo necessario in genere per non danneggiare sia il sistema portato in movimento dal servo che il servo stesso Una schematizzazione dei vincoli che nascono dalle caratteristiche del servo e del sistema su cui montato riportata in figura 3 4 Figura 3 4 Limiti di pilotaggio dei servocomandi Il corretto range di funzionamento tenuto conto dei vincoli precedentemente esposti va stimato con opportuni test sul servocomando in quanto cambiano caso per caso I limiti infine devono essere fatti rispettare dal sistema che genera i valori di pilotaggio del motore che pu essere sia un dispositivo elettronic
126. iportato il grafico di una tipica curva con andamento a rampa la cui pendenza proporzionale alla velocita massima dell azionamento Un vantaggioso effetto collaterale del poter imporre una curva di funzionamento predeterminata al motore risiede nel fatto che in tal modo 42 possibile conoscere istante per istante la posizione del motore quindi in particolare l istante nel quale il motore si arresta nella posizione finale Da notare che in assenza di una tale imposizione della curva di funzionamento tali informazioni si potrebbero comunque calcolare analizzando la dinamica del motore ed effettuando i calcoli opportuni sui risultati di tale analisi ma questa si dovrebbe ripetere in caso per esempio di sostituzione dei motori con altri non identici Col modello adottato invece si eliminano intrinsecamente tali possibili problemi Inoltre possibile rendere parametrica la velocit massima di funzionamento in modo da poterla adattare alle diverse condizioni di funzionamento del sistema 3 4 Il puntatore laser Il puntatore laser raffigurato in figura 3 7 un comune puntatore che si trova spesso abbinato ai portachiavi Questi gadget possono essere acquistati presso qualsiasi cartoleria anche se ultimamente i prodotti di questo tipo sono stati ritirati dal commercio perch possono causare danni alla retina se vengono puntati sugli occhi Le caratteristiche del puntatore sono le seguenti e potenza massima del fascio l
127. itazione la scrittura in memoria tramite DMA controllo della presenza del video input creazione del CAB che contiene l immagine catturata dal grabber scrittura nei registri della scheda per indicare al frame grabber le caratteristiche desiderate per l immagine come il fattore di scala le temporizzazioni e le dimensioni sia orizzontali che verticali inoltre inserisce l indirizzo dell handler nel canale DMA infine c l inizializzazione della coda nella quale sono memorizzati i puntatori ai task che necessitano della lettura dal CAB La PXC_Initiate accetta come parametro il numero di processi che si prevede debbano utilizzare concorrentemente il CAB Questo valore va incrementato di 1 per il corretto funzionamento del driver La funzione restituisce il periodo di attivazione minimo dei task che vengono inseriti nella coda e Perattivare l handler occorre richiamare la funzione PXC_Start e Per poter accedere al CAB contenente le immagini necessario creare un task si veda l appendice A per le modalit di creazione aperiodico con criticit HARD e con tempo minimo di interarrivo pari a un multiplo intero del periodo di attivazione restituito da PXC_Initiate 140 e Dopo aver attivato l handler e creato il task non necessariamente in quest ordine possibile inserire il processo nella coda gestita dal driver mediante la procedura PXC_Push_Listener che accetta come parametro il task PID e All interno de
128. ivo con lo scopo di caratterizzarne in modo qualitativo il comportamento in base alla variazione di alcuni parametri caratteristici 1 2 Organizzazione della tesi L esposizione del lavoro di tesi organizzata in capitoli e paragrafi che suddividono e raggruppano logicamente 1 diversi aspetti del progetto Di seguito viene elencato il contenuto di ciascun capitolo Capitolo 1 introduzione descrizione degli obiettivi della tesi e considerazioni generali sul progetto Capitolo 2 descrizione dei diversi aspetti teorici che stato necessario sviluppare per la realizzazione del progetto In particolare si offre una panoramica su argomenti quali il visual tracking l elaborazione dell immagine la modellizzazione e l osservazione di sistemi dinamici Capitolo 3 presentazione delle soluzioni costruttive adottate realizzazione del sistema elettromeccanico di puntamento e dei circuiti elettronici di interfacciamento e descrizione dell elaboratore utilizzato e dei dispositivi progettati per effettuare i test sul tempo di volo della pallina e sul ritardo di attivazione dell elettrovalvola Capitolo 4 vengono trattate nel dettaglio le reti neurali di tipo error backpropagation sulle quali sono stati condotti dei test allo scopo di determinarne alcuni comportamenti caratteristici Capitolo 5 trattazione del progetto software pilotaggio dell hardware per mezzo di driver appositi e architettura della libreria di funzioni
129. izzati dagli altri moduli Di seguito sono presentati i diagrammi che illustrano l I O dei programmi da e verso i data file 123 MD X MD X LD X LD X J f CAMERA ISL X ISL X OD X OD X MD X me LD X FP m 2P X me ISL X MD X LD X lan i TSH X Ee _ TS eri GTS a ISL X TSV X 2P X 124 TSH X LD X TSV X MD X OD X 1 il bed isa SIR SAD OD X Bea ISL X i WH X WV X SAD X NEURX WH X ar TSH X ml NNT o L WV X TSV X Figura 5 10 Diagrammi modulo data file 125 5 6 Implementazione delle funzioni Il linguaggio utilizzato per codificare DEA il GNU C in ambiente operativo MS DOS opportunamente esteso per supportare il sistema real time HARTIK descritto in dettaglio in appendice A Il codice organizzato in librerie che esportano un certo numero di funzioni task tipi di dati e costanti I diversi moduli utilizzano parte delle funzioni includendo appositi file header secondo le specifiche proprie del linguaggio C Un breve richiamo a ciascun file di intestazione con estensione H associato un file con estensione C che contiene il cod
130. l processo va utilizzata la funzione PXC_GetCab che ritorna un puntatore al CAB contenente l immagine il quale viene poi manipolato con le normali funzioni di accesso ai CAB fornite da HARTIK e Se si desidera eliminare un task dalla coda e quindi fare in modo che non venga attivato automaticamente dal driver possibile farlo grazie alla funzione PXC_Pop_Listener e Infine quando non si ha pi necessit di utilizzare il driver possibile terminare il sottosistema richiamando la PXC_Stop La versione attuale del driver supporta soltanto un numero limitato di modi operativi in particolare e periodo di campionamento fisso pari a 20 millisecondi e immagini a 256 livelli di grigio e dimensione dell immagine pari a 384x288 pixel 5 6 9 kalman Il presente modulo di inclusione implementa le funzionalit del predittore di Kalman la cui teoria descritta al paragrafo 2 5 Le caratteristiche principali della libreria sono le seguenti epossibilit di utilizzare diversi filtri in parallelo alimentati dagli stessi valori di ingresso che evolvono indipendentemente ciascuno dagli altri e possibilit di impostare l ordine del modello di ciascun filtro della batteria in modo indipendente dagli altri 141 edue procedure di inizializzazione diverse a seconda della sorgente dei parametri di impostazione da programma utente oppure automatizzata da file esterno e due strategie di predizione in avanti diverse ed indipen
131. l programma ha dunque la forma di una funzione riccati che risolve iterativamente l equazione omonima Questa funzione riceve in input le matrici che descrivono il sistema dinamico cio A B e C il valore di partenza per l iterazione PO le matrici che descrivono il rumore sui dati ovvero Q ed R la precisione desiderata per l iterazione eps in termini di residuo della soluzione ed infine il numero massimo di iterate specificato da nin In uscita si ha invece il risultato dell approssimazione P la precisione raggiunta dall iterazione ed il numero di cicli effettivamente compiuti rispettivamente out_eps e nout 205 C 2 Simulazione del predittore di Kalman La simulazione che viene effettuata dal seguente programma stata sviluppata per testare il funzionamento del predittore di Kalman function zk xk zk_pred xk_pred An tk nA rho nstep tk m Simulazione del filtro di Kalman oe oe oe oe zk xk zk_pred xk_pred An tk nA rho nstep oe error nargchk 3 3 nargin close all o Varianza del rumore max_noise 0 Passo di campionamento dt 0 04 Generazione dei valori di test k 0 dt 2 pi nk max size k noise 2 rand size k 0 5 max_noise x0 0 v0 170 a0 10 zk_real round 100 sin 1 k zk round zk_real round noise Matrici caratteristiche del sistema in esame diag ones 1 nA 0 diag ones 1 nA 1 1 zeros
132. l training set non sono correttamente inizializzati int add_abs_noise TSET t float var int n aggiunge del rumore pseudo casuale con ampiezza massima pari a var ai primi n valori di uscita del training set puntato da t Ritorna 0 in caso di successo oppure 1 in caso di errore int load_tset TSET t char fname inizializza il training set f leggendo i valori nel file fname Restituisce 0 nel caso in cui l operazione sia stata eseguita correttamente altrimenti ritorna 1 Il file contenente il training set deve avere la struttura descritta paragrafo 5 3 10 int init_net NET n int n1 int n2 int n3 float eta0 float m0 float minw float maxw inizializza la rete neurale n con i seguenti parametri n il puntatore alla struttura che contiene la rete neurale da inizializzare nl n2 e n3 specificano il numero di neuroni nei diversi strati della rete rispettivamento quello di input nascosto e quello di output eta0 e m0 sono i valori iniziali del learning rate e del momento usati nella fase di training della rete 188 minw e maxw indicano i limiti del range in cui vanno rimappati dei valori di input e di output int load_net NET n char fname carica una rete neurale nella struttura puntata da n I parametri per la lettura sono contenuti nel file fname il quale deve avere la struttura descritta al paragrafo 5 3 11 void reset_net NET n inizializza la rete neurale n scrivendo i valori di default nelle variabil
133. la previsione limitato dalle dimensioni del buffer Questo in realt non una limitazione veramente stringente in quanto innanzitutto le dimensioni 147 del buffer possono essere impostate semplicemente ricompilando la libreria e soprattutto raramente se non mai capita di dover effettuare delle previsioni troppo in avanti nel tempo Le due strategie di previsione illustrate possono essere efficacemente combinate per verificare la bont delle previsioni Un esempio pu essere molto pi esplicativo di una semplice descrizione generale 1 il valore di step in avanti per le previsioni bufferizzate viene posto pari a n 2 a ciascun passo chiamando la funzione get_pred_buf amp pr 1 si ottiene la previsione per l istante corrente effetuata n passi addietro 3 si confrontano tale previsione con la posizione corrente se sono sufficientemente concordi il filtro ha agganciato lo stato dell oggetto e pu effettuare delle previsioni corrette a lungo termine altrimenti si trova ancora in fase di assestamento oppure necessario cambiare il p Come si evince dalla precedente trattazione la libreria studiata in modo da essere il pi generale possibile l unica vera limitazione quella di utilizzare una unica tipologia di modelli per il sistema da prevedere che si traduce in una forma particolare per la matrice A e per il vettore C come descritto al paragrafo 2 5 3 Modificare la libreria in modo da adattarla ad
134. le di un sistema real time pu essere considerata la prevedibilit che pu essere vista come la propriet di poter stabilire al momento dell attivazione se un processo sar in grado di rispettare i vincoli temporali necessari Quando un sistema deve gestire l esecuzione concorrente di diversi processi nascono una serie di problemi I pi importanti si possono riassumere in decisione della strategia di assegnazione delle risorse di calcolo ai processi 11 scambio di dati tra i task gestione opportuna delle situazioni di sovraccarico Assegnare le risorse di calcolo significa sostanzialmente eseguire il codice di un processo piuttosto che quello di un altro sul processore o sui processori a disposizione Molto semplicisticamente questo ci che si dice schedulare un insieme di processi Gli algoritmi di schedulazione pi famosi ed utilizzati in ambienti real time utilizzati per trattare processi periodici sono Rate Monotonic RM ed Earliest Deadline First EDF la cui differenza principale risiede nel fatto che mentre il primo stabilisce la schedulazione in base al valore del periodo dei task quindi genera una sequenza predeterminata di attivazioni in quanto viene sempre eseguito il task con periodo pi corto per primo EDF privilegia i task con deadline pi imminente che sono sostanzialmente quelli per i quali il rischio di superare la deadline maggiore 2 4 1 DEA e HARTIK DEA stato sviluppat
135. lizzate nelle comuni pistole ad aria compressa Si tratta di palline di plastica dura del diametro di circa 6 millimetri e del peso di circa 10 grammi Si verificato che questi proiettili non sono in grado di nuocere alle persone anche se sparati direttamente L unica situazione di pericolosi pu avere nel caso in cui una pallina colpisse un essere vivente agli occhi ed per questo motivo che gli esperimenti che hanno riguardato i test di sparo sono stati effettuati durante le ore serali e notturne in modo da non costituire pericolo per i frequentatori del laboratorio di robotica Io stesso ho preso delle opportune precauzioni a tal proposito Per sparare la pallina stato utilizzato un compressore d aria della Fini con le seguenti caratteristiche pressione massima pari a 8 atmosfere motorino con lubrificazione a secco senza olio capacit serbatoio di 5 litri 63 3 10 Stima dei ritardi Come illustrato al paragrafo 3 10 non possibile sparare con precisione se non si tiene conto di due importanti parametri il ritardo di attivazione dell elettrovalvola e il tempo di volo del proiettile Per stimare i due valori stato predisposto un apposito sistema hardware software costituito da un sensore di urto e da un circuito elettronico di interfaccia tra questo e la scheda NI PCI 6025E Il software invece un programma eseguito sotto HARTIK che gestisce l attivazione della valvola e il conteggio del tempo da parte dei t
136. ll elaborazione dell immagine quello di trovare tutti i punti appartenenti al target o al puntatore e di calcolarne il baricentro sempre espresso in pixel quindi in coordinate immagine Se x y sono le coordinate degli n punti trovati le due coordinate x y del baricentro vengono calcolate con le formule XS n n Vo Det Va n 2 6 1 Informazioni sulle dimensioni degli oggetti Le procedure che ricercano i punti appartenenti al target o al puntatore laser all interno dell area di scansione sono state sviluppate con dei piccoli accorgimenti per aumentarne l efficienza in termini di velocit d esecuzione Esse utilizzano le informazioni sulle dimensioni degli oggetti espresse in pixel e calcolate durante la primissima fase di inizializzazione per scandire l area di ricerca non punto per punto bens incrementando il valore della coordinata del 25 pixel di una quantit pari proprio alla dimensione dell oggetto lungo l asse corrispondente Quando viene individuato un punto appartenente all oggetto cercato viene effettuata una scansione pixel per pixel nel suo intorno in una finestra di dimensioni adatte a contenere tutto l oggetto Questa tecnica permette di risparmiare tanto pi tempo quanto pi gli oggetti cercati sono grandi Le funzioni gestiscono la possibilit che i valori di dimensione siano errati sia a causa di una cattiva taratura che per motivi legati al moto dell oggetto rotazi
137. llo stato interno valutando una opportuna funzione di trasferimento f d t Spesso per lo pi in applicazioni di riconoscimento di forme si usa una f d t a soglia il neurone restituisce un certo valore se lo stato maggiore della soglia mentre se minore restituisce in genere 0 Questo corrisponde ad una f d t a gradino con la transizione in corrispondenza del valore di soglia e l ampiezza corrispondente al valore restituito figura 4 2 Uscita A bE Soglia Stato Figura 4 2 Funzione di trasferimento a soglia Altre volte viene usata una f d t lineare con pendenza opportuna allora Puscita equivalente allo stato del neurone opportunamente scalato per tener conto della pendenza della f d t figura 4 3 Una funzione di trasferimento di questo tipo dimostrato presenta un problema fondamentale nel caso di approssimazione di funzioni l uscita in ogni caso una combinazione lineare degli ingressi Non sono quindi possibili approssimazioni se non di tipo lineare 76 Uscita Figura 4 3 Funzione di trasferimento lineare In molte situazioni indispensabile l uso di funzioni di trasferimento differenziabili in ogni punto ma che siano non lineari per evitare gli inconvenienti discussi precedentemente Le pi usate f d t di questo tipo sono le funzioni a sigmoide e ad arcotangente Spesso viene utilizzata la funzione a sigmoide in quanto possibile variare il comportamen
138. lo strato di uscita e di quello nascosto della rete n in base alla delta rule e alla tecnica di retropropagazione dell errore e voidset learning parms NET n double eps long int epi imposta i parametri di apprendimento per la rete n Tali parametri sono eps cio la precisione che si desidera raggingere per la funzione errore e epi ovvero il numero di iterazioni massime per ciascun ciclo di apprendimento e long learn NET n TSET t TSET v esegue il ciclo di apprendimento per la rete n utilizzando il training set contenuto in t e il validation set v La funzione ritorna 1 se il ciclo di apprendimento stato completato senza raggiungere la precisione desiderata altrimenti ritorna l epoca alla quale stata raggiunto il limite di precisione E possibile non utilizzare il validation set passando NULL come valore per v e int save_weights NET n char fname salva nel file fname tutti i dati inerenti la rete neurale n B 6 output e void init_output_engine void avvia il motore grafico eint graph_mode void 190 restituisce la modalit grafica corrente 0 indica il modo testo mentre 1 indica la modalit grafica e void image_to_screen TImageData in_frame int x_ofs int y_ofs visualizza a video l immagine puntata da in_frame con l angolo superiore sinistro posto alle coordinate x_ofs e y_ofs Visualizza inoltre il time stamp proprio dell immagine La funzione effettua 1 controlli sulla modalit video co
139. lori accettabili per il periodo sono stati riscontrati tra 1 12 e i 18 millisecondi da cui la scelta di 15 ms I valori ottenuti sono relativi ai motori utilizzati nel progetto di DEA motori di altre marche o modelli hanno in genere valori tipici diversi E anche vero che in diversi tipi di servomotori testati l ordine di grandezza lo stesso tant vero che fornendo in ingresso l onda modulata con frequenza pari a 15 20 30 millisecondi si quasi certi in ogni circostanza di riuscire a pilotare correttamente il servo 41 3 3 3 Imporre una curva di funzionamento al motore Uno dei problemi che possono presentarsi nel controllo di un servomotore quello di voler imporre una determinata curva di funzionamento al motore La dinamica del suo moto per raggiungere la posizione desiderata si basa su quella del motore in continua presente al suo interno quindi prima accelera fino a raggiungere la velocit massima poi decelera fino a portarsi nel punto specificato Sarebbe auspicabile poter controllare in particolare il valore della velocit massima per garantire movimenti pi fluidi ed evitare sollecitazioni eccessive ai dispositivi meccanici N position last Set point increment A triggering signal motor control task instance inc we ai step l d l d Psi A di Start point task period 15 ms Figura 3 6 Curva di funzionamento imposta ai servomotori In figura 3 6 r
140. ma divisione ue aaa a g l Latelecamera eli aa 3 2 2 Il frame grabber ii 3 3 servomotori 3 3 1 Protezione di un servocomando 3 3 2 Controllo di UN SErvo 3 3 3 Imporre una curva di funzionamento al motore 3 4 Il puntatore laser i 3 4 1 Il diodo laser 3 5 Dispositivo ettropneumatico 3 6 La scheda National Instruments PCI 6025E 3 6 1 Linee digitali di I O i 3 6 2 Timer general purpose 3 6 3 Misurazione dell ampiezza di un impulso 3 6 4 Generazione di una onda quadra 3 7 Interfacciamento scheda hardware 3 7 1 Alimentazione e massa 3 8 Il robot a 2 gradi di libert 0 onagiehenage 34 35 36 38 40 42 43 45 47 48 50 50 52 54 56 59 60 3 9 Compressore d aria e proiettili n 3 10 Stima dei ritardi eecceeceeecceeceeceeecececeeceeeceeeueeens 3 11 L elaboratore Capitolo 4 Reti neurali 4 1 Le reti neurali eeccececececcecceeccecceeecececececeecueeseeeseeeaeees 4 2 Cos una rete neurale 4 3 Cosa pu fare una rete neurale e cosa no 4 4 Tipologie di reti neurali ee eeeeceeeteeeeeeeeeeeeaeeeeees 4 5 Reti Error
141. ma fase dell addestramento tanto che nel giro di poche epoche ed in breve tempo viene raggiunto l ordine di grandezza del risultato finale Si comunque notato che lasciando procedere l addestramento fino a raggiungere un numero relativamente elevato di epoche si in grado di migliorare l errore globale di almeno un ordine di grandezza Questo un comportamento che si registrato in tutte le sessioni di calibrazione della rete 6 3 Test di sparo Per testare l efficacia di DEA nello sparare ad un bersaglio sono stati effettuati una serie di test sia con target fermo che in movimento a diverse velocit Nel caso di bersaglio mobile si testato solo il caso di moto circolare uniforme in modo da far permanere il bersaglio all interno dell area di visione per tutta la durata della fase di tracking I test sono stati eseguiti ponendo il dispositivo di puntamento a diverse distanze dal target per saggiarne la precisione all aumentare della distanza stessa Le prove sono state fatte con un target di dimensioni fisse un cerchio di circa 3 centimetri di diametro I test sono identificati da lettere progressive A B I bersagli corrispondenti sono stati conservati per toccare con mano il risultato delle prove e sono stati etichettati con 1 relativi identificatori progressivi Per le prove a bersaglio fermo utili per verificare la bont del puntamento garantito dalla rete neurale e della calibrazione laser cerbott
142. mento di fermarlo in caso di necessit ed eventualmente di riprenderlo dall istante in cui lo si interrotto Al termine dell esecuzione vengono prodotti i due data file che memorizzano i pesi e le soglie delle reti addestrate e che vengono letti dai moduli che necessitano di pilotare i motori in particolare da SAD La particolarit di maggior rilievo di NNT che il codice non scritto per il sistema operativo HARTIK Questo perch innanzitutto l apprendimento un procedimento offline che non necessita di vincoli temporali stringenti Inoltre in questo modo stato possibile utilizzare una libreria appositamente sviluppata per creare videogiochi chiamata ALLEGRO che mette a disposizione una serie di funzionalit grafiche avanzate e molto sofisticate come ad esempio il double buffering Questo ha permesso di ottenere una presentazione grafica dei risultati molto fluida e gradevole 5 4 5 Tracking and shooting Il modulo esecutivo che sfrutta il lavoro di tuning e calibrazione svolto dai programmi descritti in precedenza SAD Seek And Destroy SAD per questo motivo il modulo decisamente pi complesso del progetto Il suo compito quello di monitorare lo spostamento del target nell area di scansione dell immagine e al contempo consentire l evoluzione dello stato del filtro di Kalman 116 Tutto questo viene effettuato da un primo task agganciato al driver del frame grabber che effettua il tracki
143. mportamento al variare di opportuni parametri caratteristici 31 Capitolo 3 L hardware di DEA 3 1 L apparato hardware Per poter seguire e colpire un oggetto in movimento ovviamente necessario poter mirare in una determinata direzione Per fare questo stato costruito un dispositivo meccanico motorizzato in grado di indirizzare la cerbottana ed il puntatore laser nella direzione desiderata Per controllare i servomotori utilizzati e per fornire i segnali di attivazione al laser ed all elettrovalvola che controlla l afflusso di aria compressa alla bocca di sparo si sono utilizzate le uscite della scheda National Instruments PCI 6025E opportunamente programmate via software I dati in input vengono invece catturati da una telecamera abbinata ad un frame grabber Imagenation PXC200L che digitalizza l immagine Lo schema di interfaccia tra i diversi dispositivi hardware riportato in figura 3 1 Nei paragrafi a seguire invece vengono descritti nel dettaglio i diversi aspetti costruttivi e di utilizzo dei componenti hardware 32 Laser and Hardware valve trigger trigger PCI 6025E board signals Servo Motors A FEE a agi 1 Ke aN Tera a DEA PTE Nata I Grabber 7 crei SEA alate Servo J trigger o Pa signals N A ye eae S a SE AL VI I aN Camera X dI VARA agg Laser Valve Figura 3 1 Dispositivi hardware usati da
144. n quelli verticali Il funzionamento del modulo il seguente vengono inizializzati 1 sottosistemi costituiti dal motore visivo e dal driver per i servo vengono generate le coordinate dei punti in modo che questi siano equidistanti sui 4 lati dell area di scansione viene avviato il task che genera gli accoppiamenti punto variabile di pilotaggio che continua la sua esecuzione finch ha generato tutte le associazioni le associazioni vengono salvate nel data file FP X del quale si gi parlato al paragrafo 5 3 1 La sequenza viene memorizzata scrivendo sequenzialmente il vettore di figura 5 4 nel data file 112 Il cuore del modulo costituito dal task che porta il puntatore laser alle coordinate specificate La dinamica del task controllata in anello chiuso con uno schema di regolazione di tipo PI proporzionale integrale L incremento del valore di pilotaggio dei motori proporzionale alla differenza tra la posizione desiderata e quella attuale opportunamente saturato per limitare l escursione del movimento dei motori Il punto desiderato viene considerato raggiunto quando il puntatore laser entra in un opportuno raggio di distanza dal set point in pixel A questo punto vengono memorizzate le variabili di pilotaggio e vengono associate alla posizione raggiunta quindi si passa alla posizione successiva Se durante il movimento per qualsiasi ragione il puntatore laser viene perso ad esempio se il moto dei motori
145. nche per molto tempo su ciascun input Solitamente tale tipo di rete pi difficile da addestrare che non una di tipo feedforward Le reti neurali si distinguono in base al tipo di dato che elaborano che pu essere qualitativo o quantitativo e Le variabili qualitative assumono un numero finito numerabile di valori per esempio maschio o femmina oppure rosso blu o giallo Tali valori devono essere opportunamente codificati sotto forma di numeri per poter essere elaborati dalle NN e Le variabili qualitative sono in genere misurazioni numeriche di qualche attributo come una distanza in metri Le misurazioni devono essere effettuate in modo che le loro relazioni aritmetiche rispecchino una corrispondente relazione tra gli attributi misurati Un supervised learning con un target di variabili quantitative viene chiamato regressione 4 5 Reti Error Backpropagation EBP Di seguito si concentrer l attenzione su reti neurali di tipo particolare le reti Error Backpropagation Questo per il semplice motivo che DEA utilizza esclusivamente questo tipo di rete neurale ed inoltre perch i test i cui risultati vengono commentati in questo stesso capitolo sono stati condotti proprio su reti error backpropagation Nel seguito della trattazione con il termine Error Backpropagation o pi semplicemente backpropagation ci si riferir ad una rete feedforward istruita con un algoritmo Backpropagation Una rete
146. ncio ponendo Hook radius 3 Distanza dal centro del bersaglio cm 4 5 1 1 1 3 4 6 2 1 6 6 1 1 3 8 4 4 Numero di sparo 00 Ni Od 01 BR Go Po Tabella 12 Risultato del test E2 162 I risultati riportati in tabella 12 confermano che riducendo semplicemente il valore del raggio di aggancio del filtro la precisione di sparo aumenta discretamente 6 3 9 Test F1 Viene infine presentato il test di sparo a bersaglio fermo dalla distanza di 2 4 metri che si dimostra utile per individuare in quali regioni dell area di scansione il puntamento pi preciso e viceversa Anche in questo caso viene fornita una mappa dei punti in cui avvenuto lo sparo e questa riportata in figura 6 3 Figura 6 3 Mappa dei colpi per il test F1 I risultati del test sono riportati in tabella 13 163 Distanza dal centro del bersaglio cm 2 1 3 1 2 6 4 1 3 6 3 2 1 7 2 3 Numero di sparo 00 Ni Od 01 A IN Tabella 13 Risultato del test E2 6 4 Conclusioni I test di sparo hanno dato buoni risultati sin dalle prime prove non documentate cio quelle che hanno permesso di calibrare con pi cura i diversi parametri Per quanto riguarda le valutazioni sul sistema nel suo complesso la prima conclusione a cui si giunti ancor prima di effettuare i test descritti ai paragrafi precedenti
147. nfatti connesso l unico cavo che arriva alla telecamera e sempre da questo stesso dispositivo esce il cavo di collegamento col grabber 34 3 2 2 Il frame grabber Il frame grabber non altro che una scheda di acquisizione in grado di digitalizzare un segnale video e fornirlo in uscita ad una determinata frequenza La scheda utilizzata nel progetto una Imagenation PXC200L installabile su un qualsiasi elaboratore dotato di uno slot PCI libero Le caratteristiche tecniche della scheda PXC200 sono le seguenti scheda PCI corta e compatta master design del bus PCI che garantisce la cattura real time delle immagini supporto per i formati di output YCrCb RGB e Y8 livelli di grigio elevata accuratezza nella cattura del colore con un basso jitter sui pixel supporto per gli standard di cattura delle immagini di 640 x 480 pixel NTSC e di 768 x 576 pixel PAL 4ingressi video multiplexati NTSC PAL S video operazioni di time image scaling con interpolazione cropping orizzontale e verticale in real time possibilit di cattura dei frame continua pilotata da software e controllata da segnale esterno segnale di pilotaggio esterno in standard TLL alimentatore 12 VDC per la videocamera monta un micro controllore single chip compatibile con il Conexant Bt848 periodo di campionamento pari a 20 millisecondi che corrisponde a un frame rate massimo di 50 immagini al secondo La caratteristica pi
148. ng vero e proprio il task i questione denominato TRACKER Una volta che il filtro ha agganciato la traiettoria viene stabilito un istante di sparo tenuto conto del tempo di volo e del ritardo di attivazione della valvola e la corrispondente posizione e vengono comandati 1 servomotori attraverso la rete neurale perch portino la cerbottana nella posizione adatta a colpire il bersaglio a T Xp predizione n step addietro Xb posizione corrente baricentro LE A OCT lt IIXb XplIl lt e gt Aggiorna A filtro is DA p hook lt NO ne ori min_ok_hook_ pio Ts 1 Imposta Tui P nit T Attiva Pilota i motori Attiva GUNNER verso P pit ADJUSTER Figura 5 6 Diagramma di funzionamento di TRACKER 117 Vengono quindi lanciati due task il primo GUNNER un task ad altissima frequenza Esso controlla il timer di sistema e quando questo eguaglia o supera l istante previsto per lo sparo attiva l apertura della valvola Torna alla fase di tracking NO Termina lt lt e IIB Polli lt e gt I n step di previsione in tracker n gt 0 Xb posizione corrente baricentro osi Saat eS Aggiusta Phi Pn 1 Pilota i motori verso P it Figura 5 7 Diagramma di funzionamento di ADJUSTER Il secondo ADJUSTER sempre agganciato al driver del frame grabber tiene sotto controllo la traiettoria del target in modo da verificare che qu
149. ni di acceso e DOS_FILE DOS_fopen file name access_mode in base al valore di access_mode apre il file file name in lettura r scrittura w o in append a ritornando un puntatore a una struttura di tipo DOS_FILE e DOS_fclose DOS_FILE chiude l accesso al file specificato e DWORD DOS fread void buf DWORD size DWORD num DOS_FILE f legge un blocco massimo di num byte dal file f depositandoli nel buffer buf che ha dimensione pari a size La funzione ritorna il numero di byte effettivamente letti e DWORD DOS_getline void abuf DWORD count int ch DOS_FILE f legge una linea di caratteri dal file f depositandoli nel buffer puntato da abuf La funzione legge un massimo di count caratteri oppure fino al raggiungimento del carattere ch Ritorna il numero di caratteri effettivamente letti A 6 Risorse condivise HARTIK mette a disposizione diverse tecniche per gestire la condivisione di risorse tra processi Una sezione di codice che utilizza una rsorsa condivisa detta sezione critica Innanzitutto dispone del meccanismo semaforico classico che per non efficiente e pu dar luogo a problemi alquanto gravi come l inversione di priorit Non dunque adatto ad essere utilizzato con processi di criticit HARD in quanto potrebbe causare lo sfondamento di una deadline critica Il protocollo SRP Stack Resource Policy supera tutti 1 problemi che derivano dall uso dei semafori classici garantend
150. no il conteggio del contatore che pilota il servo verticale Le ultime due uscite elencate sono di fatto collegate a due ingressi della scheda stessa impostati per controllare il conteggio dei contatori general purpose messi a disposizione sempre dalla scheda Si tenga presente che i valori di tensione in uscita dalle linee digitali sono in standard TTL quindi 0 volt oppure 5 volt mentre elettrovalvola e laser funzionano con tensioni di alimentazione di 12 volt e 3 volt rispettivamente per questo motivo non possibile utilizzare direttamente le uscite digitali per pilotare i dispositivi pratica da evitare comunque e in qualsiasi caso onde evitare possibili danni alla scheda le uscite vengono connesse in ingresso al circuito elettronico descritto nel paragrafo 3 7 che fornisce a sua volta in uscita dei segnali di controllo di opportuna ampiezza e potenza 3 6 2 Timer general purpose Di pi complessa utilizzazione sono i contatori Questi possono essere utilizzati in svariati modi 50 in input per contare gli eventi che si presentano su un pin appositamente designato sotto forma di cambiamento di stato di un segnale in tensione sempre in input pu essere misurato il periodo di un segnale periodico o la durata dell impulso di un segnale periodico o meno possono essere utilizzati in output per la generazione di impulsi singoli della durata desiderata per la generazione di N impulsi con frequenza e duty cycle desiderati
151. no una sorta di header del file Ovviamente quando un data file viene scritto da un modulo esecutivo che vi immagazzina 1 dati di output questo rispetta l ordine di scrittura dei vari parametri L elenco dei data file il seguente 2P X contiene i punti sui bordi dell immagine necessari alla generazione automatica del training set per l addestramento della rete neurale ISL X contiene i valori in pixel che quantificano il bordo per l area di scansione dell immagine KAL X contiene i valori dei p e dei rispettivi guadagni che caratterizzano il comportamento del predittore di Kalman KF X contiene i parametri per l inizializzazione automatica della batteria di filtri di Kalman nella libreria kalman h LD X contiene i dati relativi al puntatore laser sull immagine MD X contiene le costanti relative al pilotaggio dei servomotori come i limiti degli intervalli di pilotaggio e la posizione di riposo ed alcune costanti che determinano la curva di risposta NEUR X contiene tutti i parametri che impostano il programma di apprendimento della rete neurale e OD X contiene i dati relativi al target cos come viene ripreso dalla telecamera 96 SAD X contiene tutti i parametri di funzionamento del modulo che esegue il tracking dell oggetto ovvero SAD TSH X e TSV X contengono il training generato automaticamente dall apposito programma e che serve all addestramento della rete neurale WH X e WV X memorizzano i pesi
152. nterno di un vettore nel kernel di HARTIK vettore che serve a tenere traccia dell uso della risorsa da parte dei task Ora il vettore dichiarato staticamente ed ha una dimensione di 20 elementi dipende comunque dal valore 172 impostato al momento della compilazione del kernel quindi dichiarando un identificatore di risorsa maggiore di 19 si ottiene una sicura scrittura oltre 1 limiti del vettore in spazi di memoria assegnati presumibilmente ad altre variabili Questo un errore alquanto subdolo poich non affatto facile da rilevare essendo dipendente da ci che si trova nella locazione di memoria che viene sovrascritta errorneamente Si pu andare dalla stanpa di un carattere errato sullo schermo al blocco della macchina A 6 2 Cyclic Asynchronous Buffer La comunicazione mediante CAB che di tipo 1 a molti permette ai processi di essere asincroni tra di loro il task che deve scrivere nel CAB lo fa senza preoccuparsi di eventuali letture concorrenti e cancellando il valore precedentemente memorizzato mentre un task che deve leggere dal CAB avra sempre a disposizione l ultimo valore che vi stato scritto L utilizzo dei CAB avviene mediante le seguenti primitive eCAB cab_create char name int dim_mes BYTE num_mes alloca spazio in memoria per una variabile di tipo CAB name una stringa che identifica il CAB ed utile in fase di debugging e dim_mes specifica la dimensione in byte del messaggio che deve essere
153. o schedulati in base alle rispettive deadline e NRT sia PERODIC che APERIODIC sono processo Non Real Time senza vincoli temporali Tali processi vengono schedulati in base a priorit fisse assegnate al momento della creazione Una volta che un task stato creato esso va attivato mediante la primitiva task_activate task_PID in modo che il processo possa eseguire il suo codice Una volta attivato sono disponibili alcune primitive per la gestione dell attivit del task Brevemente e task_endcycle termina una istanza del task sia periodico che aperiodico restituendo il controllo al sistema e task_sleep permette di sospendere a tempo indeterminato l esecuzione di un altro processo che riprende soltanto quando viene richiamata la primitiva task_activate e task_abort permette ad un processo di auto sospendersi A 5 Accesso ai file Le primitive di accesso ai file sono simili ma con nomi sintassi e funzionamento leggermente diverse a quelle del C standard L aspetto pi importante di questo insieme di primitive che possono essere utilizzate solo prima di avere avviato HARTIK oppure dopo aver terminato l esecuzione del kernel In sostanza nessun task pu accedere ai file durante l esecuzione cosa che toglierebbe prevedibilit all intero sistema ma si pu utilizzare l I O da e 170 verso 1 file per inizializzare il sistema e o salvare i risultati di una elaborazione L elenco completo delle funzio
154. o un processo software che controlla il cambiamenti di stato dell onda quadra generata anche se spesso difficile gestire tali tipi di processo in quanto i vincoli temporali da rispettare sono strettissimi per un buon 39 funzionamento del pilotaggio oppure ancora una soluzione ibrida con una routine che comanda un dispositivo elettronico imposta il duty cycle dell onda da generare e poi demanda la generazione del treno d onda all elettronica Quest ultima soluzione quella adottata in DEA per una sola semplice ragione l unica applicabile in questo caso La soluzione basata sull elettronica pura va scartata in quanto il pilotaggio di DEA avviene da elaboratore La soluzione che prevede la generazione dell onda quadra da parte di un task software inaccettabile per problemi di precisione ed efficienza Infatti per realizzare una temporizzazione dell ordine dei microsecondi sarebbe necessario dedicare un processo periodico ad elevatissima frequenza che provocherebbe un carico eccessivo sul processore 3 3 2 Controllo di un servo Un servomotore ha fisicamente in ingresso tre fili l alimentazione rosso il segnale di controllo giallo e la massa nero Il primo fornisce potenza al motore e all elettronica di bordo mentre il secondo serve a definire la posizione angolare alla quale si desidera posizionare l albero del servo Il controllo vero e proprio avviene con un segnale modulato PWM Pulse Width Modulati
155. o di addestramento e che in seguito sia possibile caricare una rete gi addestrata risparmiando notevolmente tempo e risorse La struttura del data file la seguente ninp nhid nout min_sig max_sig hidden_weight output_weight output_threshold hidden_threshold dove ninp nhid e nout specificano la struttura della rete neurale che stata salvata nel file Sono rispettivamente il numero di neuroni di ingresso nello strato nascosto e di uscita min_sig e max_sig sono i valori che individuano l intervallo di scaling per mappare gli ingressi e le uscite reali nel range adatto alla rete neurale hidden_weight e output_weight sono la lista dei pesi dello strato nascosto e di output della rete 106 output_threshold e hidden_threshold sono invece la lista delle soglie che caratterizzano i neuroni dello strato nascosto e di output Non tutti i moduli utilizzano tutti i data file per il loro funzionamento ma caricano grazie a funzioni apposite 1 soli dati necessari Nel prossimo paragrafo vengono descritti in dettaglio i moduli esecutivi mentre il successivo dedicato ad illustrare le relazioni tra ciascun modulo ed i data file che utilizza sia in input che in output 54 Moduli esecutivi I moduli esecutivi sono i programmi che compongono DEA Ciascuno di essi effettua una determinata operazione partendo da opportuni dati d ingresso e producendo generalmente uno o pi data file di uscita che verranno poi utilizz
156. o elencate le funzioni sviluppate per realizzare DEA con una breve descrizione del funzionamento di ciascuna di esse Vengono raggruppate in base ai moduli di appartenenza B 1 elabor e TPixel tipo di dato che corrisponde ad un pixel di una immagine a 256 livelli di grigio cio il tipo di immagine fornita dal frame grabber di DEA e TPixCoord TRealCoord definiscono due tipi di dato molto usati nel progetto che incapsulano l oggetto punto su una immagine Le variabili membro sono x e y le coordinate del punto In TPixCoord sono di tipo intero mentre il TRealCoord sono float e void load_ld void 176 void save_ld void rispettivamente carica e salva i valori caratteristici del puntatore laser catturato dall immagine della telecamera e void load_od void void save_od void rispettivamente carica e salva i valori caratteristici dell oggetto da colpire cos come viene catturato dall immagine della telecamera e void load_isl void void save_isl void carica e salva rispettivamente i limiti della scansione pixel per pixel dell immagine fornita dalla telecamera e void init_hartik void avvia HARTIK inizializzando il sistema e la tastiera Il setup del motore grafico viene effettuato da una funzione apposita e void shut_down_sys char msg procedura standard di arresto del sistema Questa funzione controlla appositi flag e termina HARTIK solo se questo stato preventivamente avviato cos come per il motor
157. o migliori prestazioni globali del sistema pur mantenendo la stessa semplicit di utilizzo dei normali semafori 171 Un secondo ed efficiente meccanismo per lo scambio di informazioni tra processi dato dall uso dei CAB Cyclic Asynchronous Buffer Nei prossimi paragrafi vengono descritte le due tecniche dal punto di vista dell utilizzatore tralasciando i dettagli teorici A 6 1 Stack Resource Policy Gli SRP devono essere usati dichiarando una costante che identifica la risorsa e racchiudendo entro una coppia di primitive apposite le istruzioni che fanno uso della risorsa per necessario dichiararlo preventivamente al momento della creazione del task Le funzioni che sono state predisposte per l utilizzo del protocollo sono le seguenti e task use res model resource ms permette di indicare che il task in via di creazione descritto da model utilizza la risorsa di indice resource e che la sezione critica relativa alla risorsa ha una durata massima pari a ms microsecondi e void srp_wait resource apre la sezione critica relativa alla risorsa resource e void srp_signal resource chiude la sezione critica relativa alla risorsa resource A questo punto vorrei sottolineare un aspetto che non viene affatto evidenziato nel manuale utente di HARTIK e che pu causare notevoli noie e la perdita di molto tempo per il debugging L utilizzo di una risorsa avviene in genere dichiarando una costante che funge da indice all i
158. o utilizzando il sistema operativo real time HARTIK HArd Real TIme Kernel Si tratta di un sistema basato sull algoritmo di schedulazione EDF supporta task con criticit soft hard e non real time sia periodici che aperiodici gestisce i vincoli su risorse mediante l algoritmo Stack Resource Policy SRP Questi ed altri argomenti inerenti i sistemi real time sono efficacemente illustrati in 2 Il linguaggio di programmazione il C classico con il quale sono stati implementati il kernel e le librerie di funzioni HARTIK mette a disposizione tutte le primitive fondamentali per lavorare in un vero ambiente di programmazione real time La caratteristica pi apprezzabile di HARTIK la semplicit di utilizzo rapportata al rigore degli algoritmi utilizzati nel kernel in molte applicazioni 12 possibile trascurare completamente i dettagli di tali algoritmi a tutto vantaggio della rapidit di sviluppo Le funzioni di HARTIK utilizzate per lo sviluppo di DEA sono descritte in dettaglio in appendice A 2 5 Previsione della traiettoria Nei paragrafi seguenti si introdurranno brevemente i concetti fondamentali della teoria dei sistemi con l obiettivo di fornire le basi per la comprensione del funzionamento del predittore basato sulla teoria sviluppata dal dottor Rudolf E Kalman intorno ai primi anni 60 e che pu essere considerata una dei maggiori contributi del secolo nel campo della stima dei sistemi dinamici Il predi
159. odo che le variabili di uscita di interesse si comportino nel modo desiderato Figura 2 2 Schema di un regolatore in anello chiuso Set point Errore Uscita B gt Sistema gt A ay Controllore I sistemi di controllo si dividono fondamentalmente in due categorie sistemi ad anello aperto e sistemi ad anello chiuso a seconda della diversa azione del controllo cio di quella entit che agisce sul sistema per produrre l uscita desiderata In particolare si parla di sistema di controllo in anello aperto quando l azione di controllo indipendente dalle variabili di uscita si parla di sistema di controllo in anello chiuso nel caso in cui l azione di controllo dipende in qualche modo dall uscita I controllori in anello chiuso che assicurano in generale delle prestazioni complessivamente migliori rispetto a quelli in anello aperto sono anche detti sistemi con retroazione feedback essendo questa intesa come l azione con cui 14 dall uscita attraverso un confronto con una grandezza chiamata riferimento si agisce sul controllo Questa struttura schematizzata in figura 2 2 caratterizza la maggior parte dei sistemi di controllo anche non automatici I sistemi di controllo cos come l automazione in senso pi lato riguardano ormai i pi svariati settori di attivit laddove necessario sostituire l intervento umano o migliorarne l efficienza Cos la teoria dei Controlli Automati
160. oglie alimentazione al motore ma interrompe il treno di impulsi PWM che pilotano il motore in modo che questo di fatto non applichi pi alcuna coppia al carico void motor_goto_home void porta i motori in posizione di riposo int motor_power_status int m ritorna lo stato attuale del segnale di gate per il motore m che indica se il treno di impulsi viene correntemente inviato al motore void laser_light void accende il puntatore laser fornendo tensione void laser_turnoff void spegne il puntatore laser togliendo alimentazione 181 e void valve _open void apre la valvola dell aria e void valve _close void chiude la valvola dell aria e void cannon fire void genera un impulso nell apertura della valvola pneumatica la apre e la chiude dopo un certo delay di ritardo effettuando di fatto uno sparo e intlaser status void int valve_status void ritorna lo stato di attivazione del laser e della valvola Le funzioni valgono 1 se il laser acceso o se la valvola aperta 0 altrimenti e voidgo goto home MOD TIME periodo esegue il setup del sottosistema che si occupa di riportare il motore nella posizione di riposo home e void go move MODC TIME periodo esegue l avviamento del sottosistema che gestisce il movimento dei due motori e void init_cannon void crea il processo che effettua l apertura e chiusura temporizzata della valvola pneumatica simulando lo sparo B 4 ke e void wait_for_key
161. on Un segnale PWM nel caso dei servo una onda quadra di frequenza opportuna e ampiezza pari a 5 volt vedi figura 3 5 il cui impulso viene modulato in ampiezza per definire la posizione angolare dell albero si ha che tale posizione varia linearmente con la durata dell impulso E importante notare che il comportamento del servo non dipende tanto dal duty cycle del segnale quanto piuttosto dalla durata dell impulso Infatti i servo sono progettati in modo da lavorare correttamente in un certo range di frequenze del segnale di controllo all interno del quale sono insensibili a variazioni di frequenza 40 ovviamente a parit di frequenza parlare di durata dell impulso e di duty cycle indifferente Figura 3 5 Segnale PWM per pilotare i servo motori I servo utilizzati per muovere DEA vengono controllati con una onda quadra di periodo T pari a 15 millisecondi con un impulso di durata D variabile da circa 700 microsecondi albero a finecorsa a sinistra a circa 2250 microsecondi albero a finecorsa a destra Si verificato sperimentalmente che i servomotori in dotazione funzionano correttamente fornendo un segnale di controllo con periodo variabile tra i 10 e i 70 millisecondi circa Si per notato che con un periodo troppo breve intorno ai 10 ms il servo mostra dei problemi di stabilit in uscita mentre con un periodo maggiore di 30 40 ms la coppia in uscita diminuisce quanto pi il periodo aumenta Va
162. oni o allontanamenti ne possono ridurre l effettiva dimensione sull immagine Nel caso in cui la prima scansione vada a vuoto non venga trovato alcun punto appartenente all oggetto viene effettuata una seconda scansione su tutti i pixel che sicuramente individua l oggetto se esso presente nell area di ricerca Se anche questa scansione non ha esito positivo significa che l oggetto uscito dal campo di visione del sistema oppure che il valore di soglia non corretto 2 7 Tempo di volo e ritardo di attivazione della valvola Per poter calcolare l istante preciso in cui aprire la valvola per sparare il proiettile necessario stimare due importanti parametri il ritardo di attivazione dell elettrovalvola e il tempo di volo del proiettile Il ritardo di attivazione dovuto all inerzia dei componenti in movimento dell elettrovalvola i quali fanno in modo che una volta impartito il comando di apertura della valvola debba trascorrere un certo lasso di tempo prima che il proiettile venga effettivamente lanciato Dalle prove sperimentali descritte in questo stesso paragrafo si notato che il ritardo non costante come ci si potrebbe aspettare ma varia leggermente di volta in volta Questo fatto altamente indesiderabile in quanto si ripercuote con un inevitabile errore sulla precisione di tiro del sistema 26 Il tempo di volo del proiettile determinato da due parametri dalla distanza tra punto di partenz
163. ontengono i training samples necessari all addestramento delle reti neurali di DEA La struttura la seguente dove n_samples net_n_in net_n_ out min_in_ range max_in_ range min_out_range max_out_range in_1_1 in_1_2 out_l in l in na oun n_samples il numero di training samples contenuti nel file net_n_in e net_n_out sono il numero di ingressi e di uscite della rete neurale per la quale utilizzare il training set contenuto nel file Per le due reti neurali usate in DEA questi valori sono fissi e valgono rispettivamente 2 e 1 min_in_range e max_in_range sono 1 limiti del range di valori in ingresso alla rete usati per scalare opportunamente 1 veri valori di ingresso min_out_range e max_out_range sono 1 limiti del range di valori in uscita dalla rete usati anch essi per scalare opportunamente 1 valori veri di uscita in_1_1 in_1_2 out_l e tutti i valori seguenti fino alla terna in_n_1 in_n_2 out_n sono la lista dei training samples veri e propri Sono in gruppi di tre 105 per il semplice fatto che la rete neurale che muove i motori di DEA ha 2 ingressi e una sola uscita quindi i primi due valori sono gli ingressi mentre il terzo valore pari all uscita desiderata corrispondente 5 3 11 Pesi e soglie della rete neurale Gli Weight data file WH X e WV X hanno tra loro lo stesso tipo di struttura e contengono i pesi e le soglie caratteristici di una rete neurale in modo che sia richiesto un solo process
164. orgente che pu essere impostata via software Il relativo morsetto collegato ad una delle uscite digitali della scheda stessa in modo che tale uscita funga di fatto da interruttore per il funzionamento del servomotore controllato dal timer E bene sottolineare che tale segnale non agisce da interruttore sull alimentazione del servo quindi nonostante il servo non applichi pi alcuna coppia al proprio carico esso comunque alimentato Un cenno particolare deve essere tributato all operazione di cambiamento della durata dell impulso Questo pu avvenire senza interrompere il treno di impulsi in uscita grazie alla presenza di due banchi di registri per ciascun contatore Il contatore utilizza un solo banco di registri per volta mentre l altro viene usato per caricare i valori corrispondenti alla nuova forma d onda desiderata una volta caricati i nuovi valori si effettua lo switch tra un banco di registri e quello aggiornato la successiva modifica ai parametri viene effettuata scrivendo nel primo banco ed effettuando nuovamente lo switch Queste operazioni di accesso alternato ai banchi di registri richiedono una attenta programmazione dei registri in fase di setup della scheda 55 3 7 Interfacciamento scheda hardware I segnali che provengono dalla scheda NI PCI 6025E e che vengono utilizzati per pilotare la valvola elettro pneumatica il puntatore laser e i due servomotori hanno precise caratteristiche elettriche La
165. ormule ti l 1 x q LS t 1 x dove n pari al numero di punti su cui viene effettuata la regressione Pongo quindi ti 1 x t 1 x l te gt t 1 x 29 Ora posso calcolare 1 valori che identificano la retta di regressione come Per valutare la bont dell approssimazione dovuta alla regressione lineare gt D ke DD t utile ricorrere all intervallo di confidenza Quest ultimo definito come l intervallo nel quale cade una certa percentuale dei test Nel nostro caso verr calcolato un intervallo di confidenza al 95 Per poter calcolare l intervallo necessario ricavare i seguenti opportuni valori 0 0 0 i n 2 22 _ mentre la matrice delle varianze data da 4 Ricavo ora altri coefficienti d D 7 I be var q covar g m ia covar q m var m O Var e l intervallo di confidenza dato da l 0 9 0 30 2 8 La rete neurale DEA utilizza tecniche di intelligenza artificiale per convertire le coordinate di un punto sull immagine nei valori di controllo da fornire ai servomotori Nel caso specifico per svolgere questo compito viene addestrata una rete neurale opportunamente dimensionata Una panoramica sulle reti neurali in genere ed in particolare sulle reti error backpropagation viene rimandata al capitolo 4 Questa scelta motivata dal fatto che sulle reti backpropagation sono stati condotti una serie di test per determinarne il co
166. osita primitiva di inizializzazione specificando i parametri necessari a configurare l ambiente secondo le necessit Anche le diverse periferiche del sistema mouse tastiera video in modalit grafica etc devono essere inizializzate per poter essere usate correttamente Di seguito vengono elencate le primitive da richiamare per attivare HARTIK e i vari sottosistemi e sys_init avvia il sistema operativo real time HARTIK e sys end esegue lo shut down di HARTIK dopo questa istruzione il programma pu continuare in quanto l istruzione non ne causa la terminazione e keyb_init inizializza il task che si occupa di gestire la tastiera utilizzare le primitive di lettura da tastiera senza aver prima richiamati questa primitiva causa il blocco della macchina e grx init inizializza il motore grafico di HARTIK e grx_close ritorna al modo testo 168 A 4 Creazione dei task La creazione dei task in HARTIK avviene mediante la primitiva task_create Questa accetta una serie di parametri che identificano il tipo di processo e le sue caratteristiche La sintassi completa della funzione PID task create name task_ptr criticity periodicity period task_model il significato dei singoli parametri il seguente e name una stringa di caratteri contenete il nome del task ed usato un fase di debugging o nella visualizzazione di messaggi d errore e task ptr un puntatore alla funzione che contiene il codice del p
167. ossibile in modo da rendere ciascun singolo blocco indipendente dagli altri 2 generare del codice riutilizzabile in altre applicazioni con il minimo sforzo di modifica del sorgente Si pu notare che realizzare quanto proposto nel primo punto porta spesso a soddisfare anche i requisiti richiesti dal secondo Nel caso di DEA tali aspetti sono intesi su due livelli di astrazione differenti La modularizzazione richiesta nel primo punto viene pensata a livello di unit esecutive del progetto nel suo complesso nel senso che il programma non monolitico ma formato da pi moduli che possono essere eseguiti indipendentemente dagli altri Tali moduli si occupano di operazioni logicamente indipendenti dalle altre come la generazione del training set della rete neurale oppure l addestramento della rete stessa oppure ancora la fase di tracking vera e propria 91 Ciascun modulo produce dei dati che verranno utilizzati da uno o pi moduli eseguiti successivamente e similmente ciascun modulo utilizza dati ricavati da moduli eseguiti in precedenza quindi esiste un preciso ordine col quale devono essere serializzate le esecuzioni ad esempio la rete neurale non pu essere addestrata se prima non viene generato il training set oppure non si pu far puntare DEA in un punto specifico del piano di movimento se prima la rete stessa non viene addestrata a dovere Questo approccio presenta il vantaggio che una volta eseguito un modulo Si
168. ovvero 1 f y gt l 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 O se tutto stato eseguito correttamente oppure 1 in caso di errore Il significato dei parametri 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 utile per creare degli insiemi di training di validazione e di test a partire da un unico insieme di partenza che pu 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 void reset_tset TSET t azzera il contenuto di un training set void mix_ts TSET t mescola casualmente i training samples contenuti nella struttura t Per training set ordinati utile effettuare questa operazione poich un ordine troppo rigoroso potrebbe influire negativamente sul processo di apprendimento float tset_error NET n TSET t calcola l errore quadratico medio complessivo della rete n sul training set f Ritorna 1 se la rete o i
169. per la creazione di un treno continuo di impulsi Tutte queste operazioni hanno in genere una o pi varianti ad esempio il conteggo di eventi pu essere bufferizzato o meno oppure il treno di impulsi pu essere modulato automaticamente in ampiezza in base ad opportuni parametri Lo schema di ciascun contatore montato sulla scheda e dei registri di interfacciamento riportato in figura 3 12 G_UP_DOWN G_SOURCE Lead Registers 24 bit Up Down Conters m G OUT G_GATE Save Registers G_INTERRUPT Figura 3 12 Schema di un timer general purpose In figura sono mostrati i diversi componenti del timer counter i quali hanno il seguente significato 51 i Load Registers sono una coppia di registri a 16 bit che permettono di caricare nel contatore timer un qualsiasi valore a 24 bit il 24 bit Up Down Counter ovvero il contatore vero e proprio ha al suo interno 2 banchi di registri indipendenti nei quali memorizzare il valore del conteggio e che permettono ad esempio di cambiare il duty cycle di un onda quadra senza interrompere in treno di impulsi 1 Save Registers che sono disponibili per la lettura del valore di conteggio in quanto sono in latch con registri di conteggio la linea G_SOURCE in ingresso costituito in genere dall output di un oscillatore che costituisce il clock sul quale si basa il conteggio l ingresso G_GATE che pu essere un segnale
170. possono dare per acquisiti i dati da esso prodotti e lavorare soltanto sui moduli successivi Una nuova esecuzione di un modulo richiesta in genere soltanto quando si effettua una modifica al sistema come per esempio se si sposta qualche elemento telecamera base mobile laser etc o si sostituisce qualche componente Un secondo e non meno importante vantaggio di questo approccio anche se poco significativo dal punto di vista dell utente finale dovuto al fatto che isolare i diversi moduli permette di sviluppare ed effettuare il debug di una sola parte del progetto in modo completamente indipendente dal resto del sistema complessivo con guadagni in termini di chiarezza e semplicit di stesura I diversi moduli esecutivi prelevano i dati necessari al proprio funzionamento da files e memorizzano i valori generati in altri files i data file Il meccanismo di isolamento tra i moduli realizzato col sistema che ciascun modulo vede i dati necessari alla propria esecuzione all interno dei data file senza curarsi del programma che li ha prodotti Il secondo punto inteso essere soddisfatto a livello di librerie di funzioni A tale scopo si sono implementate le librerie in maniera che possano essere semplici da riutilizzare ed estendere minimizzando gli interventi sul codice sorgente Le librerie sviluppate in quest ottica sono principalmente la libreria che contiene le funzioni di interfacciamento con la scheda National
171. prattutto per capire il significato dei relativi parametri consigliabile consultare il manuale della scheda e soprattutto del chip DAQ STC Il tutto pu essere scaricato gratuitamente dal sito della National Instruments all indirizzo http www ni com support B 8 pxc ePXC_MAXX PXC_MAXY larghezza e altezza in pixel dell immagine catturata dal frame grabber La versione attuale del driver pu gestire soltanto immagini con formato 384x288 ePXC_MAX LISTENERS indica il numero massimo di task che possono accedere contemporaneamente al CAB contenente l immagine catturata dal grabber e TImageData struttura dati che contiene effettivamente l immagine e il time stamp che indica l istante in cui l immagine si resa disponibile al frame grabber valore riferito al clock di sistema e TIME PXC_Initiate int number inizializza il driver del grabber il gestore del DMA ed il bus PCI Deve essere indicato il numero di task pi uno che si prevede debbano accedere contemporaneamente al CAB contenente l immagine La funzione restituisce il periodo caratteristico del driver espresso in millisecondi i task che vengono agganciati al driver dalla funzione PXC_Push_Listener devono avere tempo minimo di interarrivo in 198 quanto sono task aperiodici pari ad un multiplo intero del periodo caratteristico di funzionamento del grabber e void PXC_Start void avvia il driver del frame grabber Conexant PXC effettuando le op
172. ra di scansione dell immagine per isolare i punti che appartengono al target obj_width e obj_height sono le dimensioni dell oggetto da colpire in pixel che vengono determinate automaticamente a partire dalle immagini fornite dalla telecamera 5 3 9 Inizializzazione del modulo di tracking E possibile impostare tutti i parametri principali che determinano il funzionamento del modulo di tracking SAD mediante SAD X il data file preposto a tale scopo I parametri che possono essere modificati sono nell ordine dove plane_dist fly_speed valve_delay hook_dist min_ok_hooks plane_dist la distanza media in centimetri del piano di moto dell oggetto da punto di partenza del proiettile fly_speed la velocit del proiettile stimata con i test descritti al capitolo 3 10 espressa in cm ms valve_delay indica il ritardo di attivazione della valvola in millisecondi anch esso determinato grazie ai test discussi al capitolo 3 10 hook_dist indica il raggio del cerchio entro il quale il test di aggancio della traiettoria da parte del filtro di Kalman considera la traiettoria stessa agganciata Il valore espresso in pixel 104 min_ok_hooks il numero di test consecutivi sulla posizione corrente e su quella predetta che devono dare esito positivo per abilitare la fase di sparo vera e propria 5 3 10 Training set I due Training Set data file cio TSH X e TSV X che hanno la medesima struttura c
173. raffigurato in figura 3 3 sono degli HITEC modello HS 805BB le cui caratteristiche principali sono le seguenti coppia di 19 8 kg cm velocit pari a 0 19 sec per compiere 60 gradi con tensione di alimentazione pari a 4 8V angolo di rotazione massimo corrispondente a circa 180 gradi mezzo giro assorbimento di corrente pari 8 mA in stato di riposo e 800 mA in condizioni di carico massimo ingranaggi in plastica dura 2 cuscinetti a sfera sull albero di uscita dimensione 66x30x57 6 mm peso pari a 152 grammi 36 Figura 3 1 Servocomandi utilizzati per muovere DEA Nel corso del progetto ho avuto modo di utilizzare dei servo in grado non solo di compiere rotazioni maggiori dei canonici 180 gradi assicurati da quasi tutti i servo ma addirittura di ruotare indefinitamente nell una o nell altra direzione Questi servocomandi vengono ottenuti modificando opportunamente i normali servo In genere necessario rimuovere i finecorsa interni allo chassis che il solo responsabile delle limitazioni sull ampiezza di rotazione Inoltre il reostato va sostituito con una resistenza di valore fisso pari a quella del reostato in posizione centrale Effettuando tali modifiche si ha che fornendo un valore di pilotaggio che porterebbe il servo in una posizione a sinistra della posizione centrale il motore ruota verso sinistra a velocit costante il caso della rotazione a destra duale Fondamentalmente si tr
174. rale fornito dall impulso di clock sull ingresso G_SOURCE Quando il segnale di gate effettua una transizione che lo porta dal livello basso a quello alto il contatore viene incrementato di ad ogni rise del clock Nel Save Register contenuto il valore del conteggio in corso mentre HW Save Register conterr al termine dell impulso il numero di periodi di clock di durata del segnale Conoscendo la frequenza del clock possibile conoscere in modo esatto la durata del segnale L opportuna programmazione dei registri della scheda permette se necessario di far partire il conteggio da un valore eventualmente diverso da zero 53 3 6 4 Generazione di una onda quadra Per il controllo dei servomotori necessaria un segnale modulato in PWM come illustrato nel paragrafo 3 3 2 quindi una onda quadra di frequenza e duty cycle impostabili via software Per poter generare tale forma d onda necessario innanzitutto selezionare un clock in ingresso al contatore il contatore effettua un passo del conteggio in occasione del rise transizione 0 1 o del fall transizione 1 0 del segnale di clock a seconda delle impostazioni Il clock pu essere selezionato tra due diversi input generato on board dalla scheda stessa con la possibilit di scegliere tra la frequenze di 20 MHz oppure di 100 KHz eventualmente scalabili oppure pu essere fornito dall esterno mediante un pin apposito nel connettore della scheda stessa Viste l
175. ria fino a raggiungere una pressione massima di 8 atmosfere L aria viene portata alla canna per mezzo di un tubo flessibile per aria compressa del diametro di 6 millimetri Quest ultimo viene connesso alla canna grazie ad un adattatore per circuiti pneumatici del tipo a sgancio rapido L elettrovalvola riportata in figura 3 11 cio il dispositivo che permette di aprire o chiudere il passaggio dell aria dal compressore verso la canna costituita da una valvola pneumatica comandata da un rel che pu essere a sua volta controllato fornendogli o meno potenza Il rel per poter funzionare richiede un alimentazione con tensione a 12 volt in corrente continua e consuma una potenza pari a 5 watt Esso costituito da un solenoide che se alimentato fa scorrere un cilindro in materiale ferromagnetico il quale agisce sulla valvola 47 pneumatica aprendola Togliendo alimentazione il cilindro ritorna nella posizione di riposo grazie a un meccanismo a molla in questa posizione la valvola pneumatica chiusa Figura 3 11 L elettrovalvola Da notare il fatto che possibile aprire manualmente la valvola pneumatica con un cacciavite andando ad agire su un apposito comando a vite 3 6 La scheda National Instruments PCI 6025E La PCI 6025E una scheda multi funzione per PC di costo relativamente basso prodotta dalla National Instruments che pu essere installata su un qualsiasi computer che disponga di uno slo
176. rio Una volta impostati i valori sufficiente moltiplicarne il valore per un eventuale incremento delle variabili di controllo dei motori per ottenere un movimento delle coordinate concorde con la direzione dell incremento 5 6 4 ke Include le funzioni di gestione dell input dell utente che pu avvenire unicamente attraverso la tastiera Le funzioni esportate sono wait_for_key unblock_key_waiting keyb_actionI e keyb_actionI wait_for_key la funzione pi importante della libreria pu essere utilizzata solo dopo l avvio di HARTIK in quanto utilizza le primitive di controllo della tastiera fornite dal sistema Una chiamata a questa funzione prima dell avvio di HARTIK o dopo la sua terminazione causa un crash della macchina E molto usata nel corso del progetto a causa della tecnica di controllo del flusso di elaborazione usata in tutti 1 moduli esecutivi Ciascun modulo dopo aver lanciato i processi che effettuano le operazioni proprie del modulo entrano in un loop controllato dalla tastiera in modo che l input dell utente possa essere catturato e gestito opportunamente Il loop effettuato in maniera standard proprio dalla funzione wait_for_key che in base ai parametri esegue determinate operazioni alla pressione dei tasti previsti Due 131 dei parametri rappresentano i codici ASCII dei tasti che devono essere premuti per terminare il loop i tasti possibili sono 2 per poter gestire la terminazion
177. rizzata Queste due strategie sono esemplificate in figura 5 15 predict n previsioni bufferizzate x k Kalman 1 ae Ls get buf pred n nstep predict n previsioni bufferizzate xn k i Kalman n STICA SSS get buf pred n nstep Figura 5 15 Strategie di previsione della libreria La prima e pi semplice strategia di previsione pu essere effettuata richiamando la funzione predict nel seguente modo predict TSurvey pr TSurvey s int n Alla funzione devono essere passati s cio il nuovo valore di input e n cio il numero di step in avanti al quale deve corrispondere la previsione Nel 145 parametro pr passato per riferimento viene restituita la previsione attuata Il predittore a partire dal suo stato interno attuale che evoluto con le chiamate successive alla funzione add_survey calcola i valori previsti n step avanti dall istante attuale e ne restituisce il valore in pr Il vantaggio principale di questa strategia la possibilit di predire in avanti di un numero arbitrario di passi Questa previsione non influenza in alcun modo le previsioni memorizzate nel buffer e questo pu essere utilizzato proficuamente per controllare la veridicit delle previsioni bufferizzate come si illustrer in seguito La seconda strategia di predizione fa uso delle funzioni set_predictione_step e get_buf_pred La prima se
178. rocesso e criticity pu assumere i valori HARD SOFT o NRT non real time e periodicity pu essere impostata a PERIODIC oppure APERIODIC e period il periodo per un task periodico oppure il tempo minimo di interarrivo per un task aperiodico e task_model una struttura contenente tra le altre cose il computation time del task e le eventuali risorse utilizzate La funzione restituisce un PID Process IDentifier che individua univocamente il task creato In base alla combinazione dei parametri criticity e periodicity si possono individuare 5 classi di processi in base alla loro importanza rispetto ai vincoli temporali e HARD PERIODIC individua un task di tipo HARD avente deadline critica coincidente col periodo E un processo garantito al momento della creazione e il superamento della deadline per questa categoria di task genera un errore di time overflow e HARD APERIODIC sono task di tipo SPORADIC ha una deadline coincidente col minimo tempo di interarrivo ed garantito dal sistema al momento della creazione in modo che il superamento di una deadline causi un errore generale 169 e SOFT APERIODIC sono task di classe APERIODIC cio task ad attivazione non regolare e deadline non critica Non vengono garantiti dal sistema e sono schedulati in base alla deadline e SOFT PERIODIC sono task di classe SOFT cio ad attivazione regolare ma con deadline non critica essi non sono garantiti dal sistema e vengon
179. rrente generando una condizione di errore se non si in modo grafico Si ha errore anche se l immagine viola le dimensioni della finestra grafica e void update_driver int hmv int vmv float hfrac float vfrac int hval int vval aggiorna i dati relativi al driver che controlla i motori Visualizza lo stato di moto la percentuale di pilotaggio e una percentuale dello spazio percorso dai motori per portarsi nella posizione attualmente richiesta processo che controlla i motori e void update_thresh_bar int th aggiorna la barra che visualizza il livello di soglia attualmente utilizzato per scandire l immagine Il valore di th deve essere compreso tra 0 e 255 e void make_default_screen void realizza la schermata principale comune ai diversi moduli esecutivi disegnando le diverse finestre le barre e i led e void hpower_led_set int onoff void vpower_led_set int onoff void laser_led_set int onoff void valve_led_set int onoff impostano dinamicamente il valore dei led visualizzati sullo schermo in base allo stato dei diversi dispositivi hardware rispettivamente il 191 motore orizzontale e verticale che possono essere o meno in moto il laser acceso spento la valvola pneumatica aperta chiusa e void set_statusbar char st int blk imposta il valore del messaggio che deve visualizzato nella barra di stato blk indica se si desidera una scritta lampeggiante blk 1 oppure no blk 0 e TASK statusbar_TASK void
180. ruttore isolante Figura 3 8 Schema del puntatore laser modificato 3 4 1 Il diodo laser I diodi laser sono i dispositivi che vengono comunemente utilizzati per produrre il fascio laser in tutti i puntatori usati come gadget per portachiavi e simili Il diodo laser al pari di un led formato da una giunzione PN che percorsa da corrente elettrica emette una radiazione luminosa Un comune diodo led produce delle radiazioni spontanee cio non coerenti mentre un diodo laser emette una luce coerente Il diodo produce un fascio luminoso di colore rosso infatti la lunghezza d onda della radiazione luminosa emessa si aggira intorno ai 670 680 nanometri Ultimamente sono entrati in commercio dei diodi capaci di produrre una 45 radiazione di colore verde avente lunghezza d onda di circa 520 530 nanometri ricordo che lo spettro della luce visibile all occhio umano varia tra 400 e 700 nanometri circa Tutti i diodi laser producono un fascio luminoso ovalizzato e con due differenti divergenze l una variabile tra 6 e 12 gradi e l altra tra 20 e 40 gradi In pratica il fascio emesso dal diodo laser si allarga a ventaglio tanto che alla distanza di pochi centimetri questo coprir un area di diversi centimetri Quindi un diodo laser se non completato da un apposito obiettivo non sar mai in grado di fornire il classico puntino luminoso la cui definizione e dimensione in rapporto alla distanza tanto migliore quan
181. rve ad impostare in fase di inizializzazione del filtro il numero di passi in avanti a cui si desidera effettuare le previsioni ogni qualvolta lo stato del filtro viene aggiornato con add_survey Le predizioni vengono poi immagazzinate in un buffer dal quale possono essere lette richiamando la funzione get_pred_buf Con questa strategia possibile conoscere la previsione per un istante successivo effettuata ai passi precedenti Ad ogni step man mano cio che lo stato del filtro evolve e che si presentano nuove previsioni viene scartata quella pi vecchia e il buffer viene aggiornato Per maggior chiarezza si faccia riferimento ai seguenti schemi che illustrano come il buffer viene aggiornato e cosa significano i valori ivi memorizzati 146 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 t t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 1 t t 4 Figura 5 16 Buffer circolare del predittore di Kalman La lettura dal buffer circolare avviene in due modi diversi a seconda che il buffer stesso sia gia stato aggiornato con una nuova previsione oppure no Se la previsione non ancora stata inserita e si desidera estrarre la previsione per l istante t k la locazione dal quale prelevare il valore si calcola come i k N dove indica l operatore modulo Se la previsione gi stata inserita la locazione dalla quale prelevare il valore i k 1 N Il difetto di questo approccio che il numero di step in avanti al quale si pu effettuare
182. sa costituita dai cerchietti sparsi sulla traiettoria reale dell oggetto rappresentata dal cerchio pi ampio al centro dello spazio di movimento Kalman filter simulation Prediction steps 154 233 118 212 120 218 122 217 123 221 126 218 129 218 130 220 132 222 137 226 144 229 147 229 154 233 Instance 257 Current 155 235 Prediction in 12 steps 154 233 Difference 6 1 gt 6 0827 Target hooked Prediction ahead 1 step 148 234 Rho 6528521 6528521 E L P Noise level 2 Z inc dec simul speed Speed 0 8 X inc dec acceleration Acceleration zero acceleration C ine dec rho Iteration 3 6 F V inc dec noide level Duration 6 Figura 5 9 Il programma di simulazione SIMKAL La simulazione consiste nell utilizzare il filtro di Kalman per effettuare il tracking di un oggetto che si muove di moto circolare uniforme Il raggio della traiettoria fisso e pari a 100 pixel ed chiaramente tracciata all interno della finestra nella quale viene monitorato il movimento dell oggetto Attraverso dei semplici comandi da tastiera possibile cambiare le caratteristiche della simulazione mentre questa in corso I parametri sui quali si pu agire sono 120 1 2 3 4 accelerazione angolare dell oggetto Variando questo parametro possibile modificare la frequenza del moto A questo scopo presente una funzione che annulla istantaneamente il valore dell acceleraz
183. sono differenziarsi tra loro per semplicit velocit necessit di risorse oppure robustezza valutando questi parametri che in relazione all obiettivo del progetto possibile individuare la soluzione migliore Questo preambolo vuole spostare l accento sul fatto che le soluzioni proposte e adottate in questo lavoro di tesi non mirano ad essere l ultimo grido nei rispettivi campi di ricerca quanto piuttosto delle soluzioni valide robuste e possibilmente semplici ai singoli problemi che devono essere affrontati per raggiungere l obiettivo preposto Vorrei sottolineare l importanza per me fondamentale della semplicit dei singoli mattoni che vanno a costituire un progetto complesso Semplicit significa guadagno in termini di chiarezza velocit di sviluppo manutenibilit modularit e facilit di utilizzo tutti aspetti che diventano tanto pi importanti quanto pi aumentano le dimensioni di un progetto E anche vero che il problema opposto ovvero l eccessiva semplicit pu introdurre a sua volta dei problemi legati principalmente all inadeguatezza delle soluzioni adottate Nel presente progetto sono dunque state integrate metodologie proprie di svariati settori dell ingegneria Lo sviluppo del progetto ha comportato da un lato la costruzione del dispositivo meccanico di puntamento e dei circuiti elettronici ed elettromeccanici necessari a controllarlo dall altro la scrittura del software per il quale
184. sono state implementate tecniche di elaborazione dell immagine tecniche di controllo dei dispositivi hardware mediante driver appositamente progettati algoritmi di intelligenza artificiale in particolare nell ambito delle reti neurali e tecniche di controllo e monitoraggio di sistemi dinamici il tutto sotto il controllo di un sistema operativo real time in grado di garantire le specifiche temporali necessarie Capitolo 2 Descrizione del sistema 2 1 DEA un sistema di puntamento automatico La soluzione proposta in questa tesi consiste in un dispositivo elettro meccanico a 2 gradi di libert rotazionali attuato da due servomotori controllati da una rete neurale multistrato addestrata con il metodo di Error Backpropagation Il tracking dell oggetto da colpire viene effettuato grazie ad un predittore di Kalman che lavora sui dati forniti da un sotto processo di elaborazione grafica il quale individua la posizione dell oggetto a partire dalle immagini catturate da una telecamera fissa Il software gestito da un sistema operativo real time che si occupa di garantire i vincoli temporali necessari alle diverse operazioni Uno schema esemplificativo della struttura del sistema riportato in figura 2 1 pad Da j Piano Ges i immagine tl Sistema di A Neg puntamento O DOCNDDODDOO DOO DODDCDODODDODONO ooo OS0DGSS000550508 DOG S000550000508o8 DOG DODO NONO DO Tel
185. t Home e Top a Y Go To Home tch Valve i Move Motors Switch Laser U Go To Load Pos Screen Hardcopy Figura 5 3 Schermata di CAMERA Mentre si compie la rotazione manuale del dispositivo di puntamento possibile osservare il valore di pilotaggio dei motori E cos possibile determinare opportunamente i limiti di tali valori in modo da evitare danni ai servo durante il funzionamento automatico Inoltre mentre si spostano i puntatori possibile settare la posizione di riposo Questa una operazione da non sottovalutare in quanto indispensabile per il corretto funzionamento dei moduli esecutivi di calibrazione questi ultimi infatti assumono che il puntatore laser sia contenuto nell area di scansione quando i motori sono in posizione di riposo Se cos non 109 la procedura di calibrazione non pu iniziare come si avr modo di evidenziare esaminandone il funzionamento Mentre il puntatore laser pu essere semplicemente acceso o spento l elettrovalvola pu invece essere azionata in due diversi modi E possibile aprire la valvola e mantenerla aperta fino al successivo comando di chiusura In alternativa possibile effettuare uno shoot uno sparo cio aprire e chiudere automaticamente la valvola dopo un determinato lasso di tempo L accensione del puntatore laser e l attivazione della valvola sono indispensabili per verificare l allineamento dei due dispositivi cos si pu tarare
186. t PCI libero Le principali funzionalit messe a disposizione dalla PCI 6025E sono le seguenti linee ADC in ingresso a 24 bit 2 linee DAC in uscita a 24 bit 48 8 linee di I O digitali DIO programmabili singolarmente in ingresso oppure in uscita 2 contatori multifunzione a 24 bit GPCT acronimo di General Purpose Counters Grazie all utilizzo del bus PCI la scheda completamente programmabile via software compresa per esempio l impostazione dell indirizzo base che in schede per bus ISA ad esempio deve invece essere effettuata manualmente con l ausilio di appositi dip switch Il cuore della PCI 6025E il microchip DAQ STC progettato dalla National Instruments per fornire i servizi di ADC DAC DIO e GPCT In effetti questo stesso chip viene montato anche su altre schede della stessa casa ve ne sono con interfaccia ISA e seriale oltre che su componenti di terze parti e per accedere alle funzionalit della scheda necessario programmare proprio il DAQ STC La National Instruments mette a disposizione un potente ambiente di sviluppo il LAB VIEW che grazie a un linguaggio di programmazione proprietario appositamente studiato per sfruttare appieno le potenzialit delle schede National senza sforzo eccessivo La National Instruments fornisce anche delle librerie di funzioni e driver per i pi diffusi ambienti di sviluppo ve ne sono anche per il Visual C della Microsoft e per Delphi di Borland
187. ta la velocit fino a fargli impiegare circa 2 secondi per ciascun giro con un incremento del 50 rispetto ai casi precedenti I dati rilevanti che variano rispetto al test A sono elencati in tabella 6 Caratteristiche Distanza del target 150 cm fisiche Target in movimento SI Velocita circa 2 sec giro Filtro di Kalman Rho 892 518 Previsione in avanti 12 step Raggio di aggancio 30 pixel Tabella 6 Dati del test D1 Distanza dal centro del bersaglio cm 5 2 3 8 6 4 1 4 3 6 5 5 Numero di sparo O O01 amp Go Po Tabella 7 Risultato del test D1 159 6 3 5 Test D2 I parametri di questa sessione di prove invariata rispetto alla precedente ma per tentare di migliorare la precisione si lavorato sul raggio di aggancio e sul valore dei guadagni con cui si controlla il filtro di Kalman In questo test i due valori sono Hook radius 20 Rho 91 825 I risultati del test sono riportati in tabella 8 Distanza dal centro del bersaglio cm 7 Numero di sparo 4 6 4 6 5 2 5 6 6 2 DIUID WN Tabella 8 Risultato del test D2 6 3 6 Test D3 Un ultimo test con gli stessi parametri dei punti precedenti variando ulteriormente il raggio di aggancio e il p Hook radius 20 Rho 91 825 I risultati del test sono riportati in tabella 9 160 Distanza dal centro del bersaglio cm
188. te ad impostare il p iniziale e i relativi guadagni ed a specificare il numero di step in avanti ai quali effettuare le previsioni che verranno memorizzate nel buffer In effetti al limite la libreria potrebbe essere utilizzata appieno anche senza avviare HARTIK in quanto costituita da semplici funzioni che non richiedono elaborazione real time La seconda modalit di inizializzazione l inizializzazione da file avviene chiamando una sola funzione nel seguente modo void init_kalman_subsystem char fname La funzione si preoccupa di impostare il sistema effettuando i medesimi step visti in precedenza utilizzando i parametri specificati nel file fname Per poter funzionare correttamente il file di inizializzazione che un normalissimo file di testo deve avere la struttura illustrata al paragrafo 5 3 4 144 La funzione init_kalman_subsystem dovendo accedere ai file deve essere chiamata prima dell eventuale avvio di HARTIK L evoluzione dello stato interno della batteria di filtri avviene richiamando la funzione add_survey che provvede a inserire il nuovo rilevamento nel buffer degli input e calcola il nuovo stato di ciascun filtro della batteria secondo quanto illustrato al paragrafo 2 5 5 nel quale si descrivono le basi teoriche del filtro di Kalman La caratteristica pi importante della libreria senza dubbio l implementazione di due diverse strategie di predizione indipendenti fra loro di cui una buffe
189. terizzano una rete neurale In particolare si partiti da of err Awl n a dwl 81 dove wl peso della connessione tra il k esimo neurone dello strato nascosto e il j esimo neurone dello strato precedente nel caso di rete a 2 strati decisionali si tratta del layer di ingresso Awl variazione del peso in fase di training Procedendo come per la delta rule scrivo Of dl Awl 1 BOT dr dm nella quale essendo I w PRES j ottengo dl owl i Definisco Or che posso riscrivere come segue Yen Ti dh t dI dh dI dove h attivazione del k esimo neurone nascosto A pu essere ancora scritto come A 1 Ff dl oh ee LE oh Ol I tre termini tra parentesi sono Serr a al J dI a a gh r 82 oh 1 ol oh 1 e J a 1 4 e posso scrivere la variazione del generico peso come Awl A x dove x j esimo input dello strato sottostante Ottengo dunque A A w2 h Ay j con A D y y 1 y calcolato al paragrafo 4 5 3 4 6 Larete EBP utilizzata in DEA DEA usa una rete neurale di tipo backpropagation come quella descritta nei paragrafi precedenti per associare le coordinate sull immagine ai valori di pilotaggio dei servomotori come schematizzato in figura 4 5 La rete neurale viene dunque utilizzata per approssimare una funzione del tipo f I gt M con 1 M CR In realta DEA utilizza due reti ne
190. to necessario modellizzare il sistema che costituisce l obiettivo stesso La scelta del modello stata effettuata in base al criterio di rendere l algoritmo di tracking il pi generale possibile Conseguenza di ci il fatto che non possibile costruire un modello che descriva in dettaglio un solo tipo di moto se si fosse a conoscenza di qualche comportamento particolare del moto del target cio si sapesse per esempio che si muove di moto circolare uniforme oppure di moto rettilineo uniformemente accelerato si potrebbero costruire dei predittori certamente pi precisi e affidabili ma meno generali e quindi meno efficaci nel caso di traiettorie diverse da quella ipotizzata Si sono dunque applicate le equazioni della dinamica del punto materiale facendo opportune ipotesi sui valori di accelerazione nelle due direzioni del piano di moto e sui valori delle derivate di ordine superiore della accelerazione stessa Le equazioni del moto utilizzate sono dunque dz y dt dv 7 dt derivate di ordine superiore dove z rappresenta la coordinata misurata e da stimare v la velocit e a l accelerazione del baricentro del target Si scelto di chiamare z la coordinata spaziale del punto per riservare la lettera x alle variabili di stato secondo la consuetudine di rappresentazione introdotta nel campo della teoria dei controlli Effettuando la seguente ridenominazione delle variabili 19 X13Z X2 V X3 a
191. to premuto Per poter controllare direttamente diversi parametri di funzionamento del software sia in fase operativa che soprattutto in fase di calibrazione il primo parametro di wait_for_key quindi un puntatore a funzione che accetta come parametro il codice ASCII del tasto premuto Ogni modulo definendo una propria funzione di questo tipo la quale in genere effettua uno switch tra i codici dei tasti a cui sensibile in grado di personalizzare la gestione della tastiera a seconda delle necessit La funzione di gestione personalizzata va strutturata nel modo seguente int function _name int ascii_code switch ascii _ code case key_code Gestione del tasto premuto break 133 Il modulo esporta inoltre le funzioni keyb_actionI e keyb_action2 che implementano la gestione della tastiera comune alla maggior parte dei moduli del progetto 5 6 5 neural Contiene tutte le costanti e le funzioni relative alla gestione della rete neurale sia per quanto riguarda l addestramento che per l utilizzo della rete addestrata La rete neurale di DEA comunque da evidenziare viene addestrata con un tool esterno che stato sviluppato con una copia molto simile della presente libreria ma che non funziona in ambiente HARTIK Questo comporta in pratica utilizzare funzioni diverse con diverso nome per accedere ai file cosa che rende impossibile lo sviluppo di una unica libreria per il normale ANSI C
192. to della rete in fase di training agendo sul coefficiente p della sigmoide La sigmoide un grafico della quale riportato in figura 4 4 definita dalla seguente funzione 1 TS e 77 Sigmoid function 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 Figura 4 4 Funzione di trasferimento sigmoide 4 5 2 Algoritmo di apprendimento Per eseguire il training di una rete neurale di tipo backpropagation viene in genere utilizzato un algoritmo di tipo supervised cio nel quale si forniscono alla rete gli ingressi ed i valori desiderati delle uscite training samples e si modificano i pesi dei neuroni in modo che la rete impari a far corrispondere gli input ai relativi output L algoritmo efficacemente descritto dalla seguente sequenza di operazioni ciclo epoche per ogni esempio si fornisce l input alla rete si preleva l output corrispondente si calcola la differenza con l output desiderato 78 si modificano i pesi dei collegamenti tra i neuroni in base a tale errore con una regola detta delta rule generalizzata in modo che tale errore diminuisca viene calcolato l errore globale su tutti gli esempi si ripete il ciclo epoche finche l errore non raggiunge il valore desiderato Un training set composto dall insieme dei training samples Una rete neurale addestrata con l algoritmo precedente tende quindi a minimizzare l errore sul training set cercando di diminuirlo ad ogni ciclo detto epo
193. to maggiore la qualit dell obiettivo In figura 3 9 e 3 10 viene schematizzata la forma del fascio laser con e senza obiettivo Figura 3 9 Fascio luminoso generato da un diodo laser Q D Cum Figura 3 10 Fascio luminoso di un diodo laser corretto dalle lenti 46 La caratteristica pi importante di un diodo laser ad ogni modo la potenza del fascio emesso i cui valori tipici sono di 1 3 5 e 15 milliwatt La potenza di un diodo laser non va comunque confusa con la brillantezza del punto luminoso prodotto quest ultima dipende dalla lunghezza d onda della radiazione prodotta che indipendente dalla potenza del diodo 3 5 Dispositivo elettropneumatico DEA utilizza come proiettili delle sfere di plastica dura del diametro di circa 6 millimetri utilizzati nelle pi comuni pistole ad aria compressa Similmente il propellente che consente di scagliare il dardo contro l obiettivo proprio l aria compressa E stato quindi progettato un circuito in grado di controllare l afflusso di aria ad una canna che costituisce la bocca di fuoco del sistema Questa costituita da una coppia di tubi infilati l uno dentro l altro come in una normale pistola ad aria in effetti sono proprio gli stessi tubi utilizzati in tali pistole Il tubo interno in stagno piuttosto malleabile mentre quello esterno in ottone molto rigido L aria proviene da un comune compressore in grado di comprimere l a
194. toria di un oggetto Infine in 17 viene descritto un sistema di visual tracking basato sull assunzione che nell unit di tempo meglio eseguire molte operazioni semplici piuttosto che poche e sofisticate funzioni 2 4 Sistemi real time Nei sistemi di calcolo real time la correttezza di una computazione non dovuta soltanto al valore restituito ma anche all istante in cui tale valore reso disponibile Talvolta erroneamente si identificano come sistemi real time dei sistemi veloci nel compiere una determinata azione come calcolare un valore o controllare un dispositivo in questo caso l ambiguit nasce dall uso del termine veloce alquanto relativo Altri sistemi ritenuti a torto real time sono quelli che tendono a minimizzare il tempo medio di esecuzione dei vari processi di calcolo Piuttosto un sistema real time deve essere in grado di garantire determinati vincoli temporali ai processi di calcolo in esso eseguiti i task I un sistema real time in particolare a ciascun task sar associata una deadline cio un vincolo sul tempo massimo di completamento dell esecuzione del task stesso Questo differenzia i sistemi real time da semplici sistemi timesharing per quanto complessi possano essere In questi ultimi al massimo si in grado di gestire vincoli di priorit tra i task ma non di garantire l esecuzione di un processo rispetto ad altri tipi di vincoli temporali La caratteristica fondamenta
195. trattazione teorica bene non sia troppo elevata Questi file possono essere comodamente generati mediante 142 un programma di elaborazione matriciale In DEA si sviluppata una piccola applicazione che gira in ambiente MATLAB i cui dettagli sono illustrati in appendice C Ai fini del funzionamento del pacchetto a prescindere dagli strumenti utilizzati per creare i file dei guadagni importante che questi ultimi abbiano la struttura di un file di testo organizzato secondo quanto descritto al paragrafo 5 3 3 La procedura di caricamento automatico legge le impostazioni dal data file relativo e setta opportunamente il sottosistema La scelta di creare una look up table dalla quale prelevare i valori dei guadagni corrispondenti ai diversi valori di p ha motivi puramente di efficienza e in un certo senso di semplicit infatti molto comodo e agevole manipolare matrici e creare file con la struttura desiderata all interno di tool appositamente progettati che mettono a disposizione funzionalit potenti a tale scopo non proprio cos agevole effettuare le stesse elaborazioni all interno di codice C che tra l altro non dispone di librerie sviluppate per il calcolo matriciale Inoltre la sensibilit del filtro al variare di p non elevatissima E cos possibile campionare in un determinato range e con una opportuna granularit diversi valori di p calcolando i guadagni relativi ed essere sicuri che utilizz
196. truments Quando ne viene trovata una i dati relativi vengono salvati in strutture interne al modulo Il modulo fornisce le funzioni di gestione della sola scheda PCI 6025E int setup_mite void Esegue le istruzioni di setup dei registri del chip che si occupa di rimappare in memoria lo spazio di indirizzamento del chip DAQ STC montato sulla scheda void DIO_pin_config BYTE b configura le linee di I O digitale per l input o per l output in base ai valori degli 8 bit del parametro b Un bit a 0 indica linea in ingresso mentre 1 significa linea d uscita BYTE DIO_ get _setting void restituisce le impostazioni di ingresso uscita correnti per le linee di I O digitale void DIO_parallel_output BYTE b scrive gli 8 bit di b sulle uscite digitali Se una linea configurata per l ingresso una scrittura non ne cambia il valore in input int DIO_parallel_put_bit int value int n scrive il bit meno significativo di value sull n esima uscita digitale n deve essere un valore tra 0 e 7 compresi BYTE DIO parallel_input void legge gli 8 bit presenti sulle linee di I O digitale Se la linea di ingresso legge il valore in input se una linea in output il valore ritornato corrisponder all ultimo valore scritto 193 void timer_clock_configure WORD divider imposta il clock che verr utilizzato da entrambi i contatori void G0_reset void inizializza il timer general purpose GO ponendo i giusti valori in tutti 1 registr
197. tto al paragrafo precedente definisco O var w R varl v Q ed R sono dunque la varianza dei rispettivi errori La teoria relativa al filtro di Kalman prevede di ricavare delle equazioni in funzione di questi parametri In realt si scopre che se Q ed R sono numeri reali la trattazione dipende unicamente dal loro rapporto che definisco come di Tale parametro condiziona il comportamento del filtro ed in particolare la sensibilit al rumore La variazione di p agisce direttamente sul valore dei guadagni del filtro che vengono ricavati dalla formula K A P C C P C R 22 K dunque un vettore avente un numero di elementi pari alla dimensione della matrice A che modellizza il sistema mentre P un vettore che risolve la seguente equazione di Riccati P A P A B Q B A P C C P C R C P A la quale dipende dai parametri Q ed R E immediato verificare che se invece di considerare O ed R avessi 0 00 R 0R otterrei p p P aP K K il che dimostra che nelle equazioni possibile semplicemente considerare il rapporto tra le varianze dei rumori piuttosto che il loro valore assoluto Questo ha l importante conseguenza di far dipendere il comportamento del filtro da un solo parametro In effetti possibile porre DO HI DdD Cos facendo si ottiene che aumentando p il predittore tende a filtrare maggiormente il rumore ma diventa pi lento nel seguire i cambiamenti dello
198. ttore di Kalman al giorno d oggi uno dei metodi pi comunemente usati per stimare le variabili di stato di un sistema dinamico in presenza di errori statisticamente descrivibili sui valori delle variabili osservate Questo poich costituisce un metodo semplice e soprattutto robusto in quanto poggia le proprie basi su una solida trattazione matematica Il predittore di Kalman viene utilizzato da DEA per stimare la traiettoria dell oggetto in movimento e calcolarne la posizione ad un determinato istante in modo da posizionare correttamente il sistema di fuoco e sparare al momento opportuno 2 5 1 Sistemi dinamici e sistemi di controllo Per sistema si intende correntemente un complesso costituito da pi elementi interagenti e pu descrivere un oggetto fisico di natura e di complessit qualsiasi da un semplice interruttore ad un serbatoio idraulico al processo di crescita di una coltura vegetale agli impianti di produzione trasporto e distribuzione di energia elettrica ad un qualsiasi oggetto in movimento 13 In un sistema interagiscono fra di loro diverse grandezze fisiche dette anche variabili o segnali fra le quali opportuno distinguere quelle di ingresso da quelle di uscita Si parla in questo caso di sistemi orientati In questi termini realizzare un sistema di controllo significa predisporre una struttura detta controllore o regolatore in grado di generare automaticamente le opportune variabili di ingresso in m
199. urali identiche per approssimare due funzioni del tipo f 1 gt M con ICR e MCR 83 Spazio i i Spazio immagine i i y pilotaggio e N Rete S motori neurale i o n Ee x H Figura 4 5 Dominio e codominio della funzione approssimata dalla rete In sostanza si utilizzano due reti neurali alimentate dai medesimi ingressi che vengono addestrate ad approssimare le due componenti della funzione le quali non sono altro che i valori di pilotaggio del motore orizzontale e di quello verticale Durante la fase di addestramento quindi vengono forniti gli stessi input e alle due reti vengono sottoposte come uscite desiderate i valori di pilotaggio associati ai due motori La struttura della rete neurale che deriva da questa scelta riportata in figura 4 6 Le reti neurali hanno dunque due neuroni di ingresso e uno di uscita Per lo strato nascosto si scelto un numero di neuroni tra 12 e 16 per ciascuna rete valori che sono stati determinati sperimentalmente osservando il comportamento della rete durante le fasi di addestramento e utilizzo 84 Motor 1 Motor 2 Trigger Trigger Output Layer Net 1 Output Layer Net 2 Net 1 SS Hidden Layer aa Hidden Layer _ ta 1a il s Net 2 T Common eae Input Layer Desired d Desired 1 X Y Figura 4 6 Rete neurale utilizzata in DEA L addestramento viene effettuato utilizzando un training set composto da circa 100 esempi anche se il numero
200. ve x sono le variabili di stato e a b c d sono i parametri del modello ij 17 Facendo uso delle notazioni vettoriali e matriciali possibile scrivere le precedenti equazioni in una forma ancora pi semplice e compatta x Ax Bu y Cx Du essendo x un vettore nxl e le matrici A nxn B nx1 e C 1xn beet Me Sides gb val Hd dx opportunamente formate dai coefficienti a b e c mentre per x si intende T t Nel caso di sistemi fisici i coefficienti dei vettori e delle matrici precedenti possono essere spesso ricavate scrivendo opportunamente le equazioni della fisica che descrivono il comportamento del sistema La precedente scrittura per riguarda sistemi lineari dinamici a tempo continuo Esistono sistemi che indispensabile descrivere discretizzando la variabile temporale ed possibile passare dal continuo al discreto con delle trasformazioni opportune La scrittura di un sistema a tempo discreto non molto diversa dalla precedente x k 1 Ax k Bu k y k Cx k Du k dove la variabile k 0 1 2 rappresenta l istante in cui viene considerato il sistema Una volta ricavate le matrici possibile affidarsi ad una base teorica molto solida che consente di sviluppare velocemente l applicazione di controllo specifica 18 2 5 4 Il modello del target Al fine di sviluppare un sistema in grado di predire la posizione dell obiettivo da colpire al momento desidera
201. versalmente accettata di rete neurale In genere pu essere definita tale una rete composta da semplici unit operative tra loro interconnesse ciascuna possibilmente dotata di una certo quantitativo di 70 memoria locale Le unit sono collegate tra loro tramite canali di comunicazione che veicolano dati in genere numerici oppure simbolici opportunamente codificati La singola unit opera a livello locale sui suoi soli dati e sugli input che riceve dalle altre unit Talune reti si ispirano a modelli biologici con l obiettivo produrre un sistema intelligente tentando di simulare il funzionamento del cervello animale Molte reti neurali dispongono di una sorta di regola di apprendimento mediante la quale vengono aggiustati 1 pesi delle interconnessioni a partire dai dati in ingresso Le reti neurali hanno in genere un elevato grado di parallelismo dal momento che ciascuna unit largamente indipendente dalle altre Questo non per un requisito fondamentale visto che un semplice interpolatore lineare formato da due unit a tutti gli effetti una rete neurale Di seguito vengono riportate alcune definizioni di rete neurale Secondo il Neural Network Study del DARPA AFCEA International Press 1988 una rete neurale un sistema composto da pi elementi di processo semplici posti in parallelo la cui funzione determinata dalla struttura della rete dalla forza delle connessioni e dall elaborazione locale dei singoli
202. vvale di 4 amplificatori operazionali utilizzati come inseguitori di tensione ciascuno dei quali riceve in ingresso uno dei segnali provenienti dalla scheda National Instruments in modo da isolare la scheda dai carichi presenti a valle dei buffer Gli inseguitori di tensione provvedono inoltre a fornire la potenza necessaria a tali carichi L adeguato livello di tensione da fornire al laser garantito da un interruttore REED comandato in tensione il cui segnale di controllo proviene dalla scheda National passando per i buffer Tale interruttore consente o meno il passaggio di corrente verso il carico ad una tensione adatta al dispositivo Il REED stato utilizzato in quanto pu fornire correnti elevate provenienti dall alimentazione pur essendo comandato a tensioni in standard TTL ed a bassa potenza Per quanto riguarda l azionamento dell elettrovalvola il REED una soluzione inaccettabile esso si rivelato fonte di disturbi enormi che si sono manifestati con bruschi movimenti del robot Evidentemente veniva disturbata il treno di impulsi che controlla i servo Per ovviare a questo inconveniente si preferito sfruttare un MOSFET di potenza utilizzato come interruttore sull alimentazione della valvola 57 100 nF SENSE ALL ea za 0 5V 0 5V as 100 nF to servo 1 0 5V i from from PCI 6025E PCI 6025E 12V 12
203. zione learn Una rete neurale addetrata pu essere semplicemente utilizzata mediante le funzioni set_input compute_out e get_output Infine possibile salvare in un file una rete rendendola disponibile per un successivo utilizzo per mezzo della procedura save_weight 5 6 6 output Il modulo output h contiene una serie di routines predisposte per realizzare una interfaccia utente grafica comune ai diversi moduli del progetto Tutta la gestione dell output dei vari moduli di DEA si poggia sulle funzioni esportate da questa libreria Il motore grafico viene avviato richiamando la funzione init_output_engine che non accettando parametri inizializza la modalit grafica con la risoluzionedi 640x480 punti e 256 livelli di grigio Per verificare lo stato 136 del motore grafico fornita la funzione graph_mode che restituisce 1 nel caso di modalit grafica e 0 se ci si trova in modo testo La funzione pi importante della libreria make_default_screen che serve a generare una schermata standard per i diversi moduli di DEA come quella riportata in figura 5 14 La disposizione la forma e le dimensioni dei vari oggetti presenti nella schermata sono definiti da costanti nella libreria in modo che cambiando semplicemente queste costanti si in grado di personalizzare l aspetto dell applicazione HORIZONTAL MOTOR POWER A to SWITCH MOVE RANGE VERTICAL MOTOR POWER Z to SWITCH MOVE RANGE LASER

Tesi di Laurea - Laboratorio di Robotica

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