Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

Prezentare pe tema: "Sistemul de control RTC Sarcina principală a sistemului de control al robotului este automatizarea operatorului uman." Componente: Sistemul tehnic. " - Transcriere:

1 Sistem de control RTC Sarcina principală a sistemului de control al robotului este automatizarea operatorului uman. Componente: Sistemul de viziune tehnică. Bloc de prognoză și de luare a deciziilor. Blocul de executare a deciziilor.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -







2 Sistemul de viziune tehnică Unul dintre elementele cheie ale sistemului de control RTC este Sistemul de viziune tehnică. Sarcini principale: Colectarea informațiilor despre situația tactică (Percepție). Prelucrarea acestor informații (Recunoaștere). Transferul datelor către următorul link într-o formă ușor de utilizat. Direcția principală a lucrărilor prezentate este prelucrarea informațiilor.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

3 Declarația problemei Implementarea practică a algoritmilor care vor permite: detectarea și determinarea coordonatelor obiectelor localizate arbitrar de tipurile date; corect identificați distorsionate și care nu intră complet în obiectele cadrului; Determinați coordonatele robotului pe baza datelor a priori despre obiectele detectate. Rezultatele lucrării sunt planificate să fie folosite în CTZ a roboților de luptă, prin urmare obiectele sunt în primul rând înțelese ca vehicule de luptă inamice. În plus, este necesar să fie capabil să recunoască un anumit set de obiecte de bază care asigură legarea și poziționarea pe teren.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

4 Abordări posibile Abordare liniară Eficace atunci când există un algoritm bine formalizat. Ea se descurcă bine cu sarcini în care setul și succesiunea de acțiuni pe care trebuie să le îndepliniți pentru a obține rezultatul dorit este exact cunoscută. Nu este aplicabil atunci când există probleme cu construirea unui sistem clar de acțiuni. Metodă neliniară Eficace în rezolvarea problemelor neliniare. Posibilitatea învățării rețelelor neuronale este extrem de atractivă pentru acele cazuri în care singura modalitate de a forma un algoritm este de a demonstra un set de situații și de a indica reacția dorită. Nu întotdeauna o viteză de lucru satisfăcătoare. Evident, soluția cea mai acceptabilă este abordarea combinată, când unele sarcini sunt rezolvate printr-un program liniar, iar altele printr-o rețea neuronală.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -






Ce este o rețea neurală? Modelul unui neuron artificial. În cazul utilizării unei rețele multistrat, ieșirile unui strat sunt intrările celuilalt. O rețea neurală este un set de neuroni interconectați. Fiecare dintre legăturile de legătură are o anumită greutate w i. Producția fiecărui neuron este calculată ca y = f (w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3). Modelul stratului de rețea neurală.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

6 Avantajele rețelei neuronale Nu este necesar să se descrie manual parametrii terenului și condițiile de lucru (vreme, ora din zi etc.). Este posibilă instruirea rețelei pentru a recunoaște obiectele pentru care utilizatorul nu a putut compila un model matematic. Utilizarea memoriei asociative (restaurarea unui semnal distorsionat sau incomplet).

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

7 Rezultate intermediare În prezent, se lucrează la crearea unei rețele care să asigure identificarea mai multor tipuri de obiecte specificate. Conectarea la rețea. Imaginile au o dimensiune de 300x400 pixeli. Un set de 100 de imagini a fost folosit pentru antrenament. Dintre acestea, 50 de imagini cu obiectul și 50 - fără. Producția de rețea. Unele valori de la 0 la 1, prin care puteți determina probabilitatea de a găsi un obiect pe imagine. Cu această formulare a problemei, este convenabil să se utilizeze funcții sigmoide ca o funcție de activare. Calitatea muncii. După antrenament, eroarea rădăcină medie-pătrată care apare în timpul funcționării normale a rețelei nu trebuie să depășească o zecime.

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

8 Eșantion de instruire Ilustrațiile arată imaginile tipice folosite pentru antrenament.

Structura rețelei Pentru această probă de învățare, a fost eficientă o rețea eficientă, cu două straturi, cu un strat ascuns format din 20 de neuroni. Un număr care vă permite să estimați probabilitatea ca un obiect să fie prezent într-o imagine

Prezentarea sistemului de management al misiunii PCM principale a sistemului de control al robotului -

10 Programul de instruire În condițiile inițiale specificate în Opțiunile intermediare, rețeaua atinge calitatea necesară de lucru prin 300 de epoci de învățare:

11 Schema anticipată STZ







Articole similare

Trimiteți-le prietenilor: