Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

Controllo dell'assetto di un veicolo sottomarino autonomo utilizzando una rete neurale in algebra quaternionica

L'anteprima di questa tesi è scaricabile in PDF gratuitamente.
Per scaricare il file PDF è necessario essere iscritto a Tesionline.
L'iscrizione non comporta alcun costo. Mostra/Nascondi contenuto.

Si è utilizzato il quaternione unitario per esprimere l’orientamento del veicolo sottomarino, infatti l’utilizzo dell’algebra dei quaternioni comporta una riduzione del peso computazionale legata anche ad un numero minore di parametri considerati per descrivere l’orientamento del veicolo; inoltre, come è stato affermato nel capitolo 2, la rappresentazione delle rotazioni nello spazio mediante il quaternione unitario include il minimo numero di parametri per rappresentare l’assetto senza singolarità. L’utilizzo di una rete HMLP introduce dei vantaggi notevoli dal punto di vista computazionale rispetto alla corrispondente rete MLP. La rete HMLP richiede un numero più basso di parametri reali rispetto alla corrispettiva rete MLP, il che comporta un miglioramento per quel che concerne la convergenza dell’algoritmo di apprendimento ed una riduzione della probabilità di stallo in un minimo locale. Infatti nel caso di una rete neurale MLP, dopo aver applicato la procedura del trial and error per determinare il corretto numero di neuroni hidden, si ottiene una rete MLP con sei neuroni hidden, sette ingressi, e tre uscite. Questa rete contiene 60 pesi reali, mentre la corrispettiva rete HMLP ha sei quaternioni che costituiscono i pesi, che corrispondono a 24 parametri reali da determinare mediante l’algoritmo di apprendimento; pertanto la rete neurale HMLP richiede un numero minore di cicli di apprendimento. Effettuando le simulazioni utilizzando la funzione newff per creare la rete neurale MLP, stabilire le funzioni di attivazione (logsig e purelin in questo caso) e la funzione utilizzata per l’apprendimento (traingd in questo caso) si ottiene un errore di circa 0.07 dopo un numero di cicli di apprendimeto pari circa a 3000. Per misurare le performance del sistema di controllo è stato fatto un confronto tra le parti scalari dei quaternioni errore (ottenuti svolgendo il prodotto rispettivamente tra il quaternione unitario che rappresenta l’orientamento desiderato e l’inverso del quaternione unitario che esprime l’orientamento

Anteprima della Tesi di Daniele Caligiore

Anteprima della tesi: Controllo dell'assetto di un veicolo sottomarino autonomo utilizzando una rete neurale in algebra quaternionica, Pagina 12

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Daniele Caligiore Contatta »

Composta da 112 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 3428 click dal 20/03/2004.

 

Consultata integralmente 3 volte.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.