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

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Nella figura successiva si fa riferimento invece ad una traiettoria non presentata durante la fase di allenamento della rete neurale HMLP; ancora una volta si suppone che nessun disturbo esterno agisca sul veicolo. Figura 6.7: Confronto tra le parti scalari dei quaternioni errore per una traiettoria di checking. Già questi due grafici evidenziano un miglioramento introdotto dall’utilizzo della rete neurale HMLP sia per una traiettoria presentata durante la fase di learning, sia per una traiettoria di checking. Per confermare ulteriormente i risultati ottenuti vengono riportati altri grafici relativi ad altre traiettorie dove, oltre il confronto tra la parti scalari dei quaternioni errore, viene evidenziato l’errore sull’angolo finale desiderato (la formula per calcolare tale angolo sarà esplicitata più avanti). La convenzione sui colori utilizzata per le figure che rappresentano l’errore sull’angolo finale desiderato adotta il colore blu per l’angolo di riferimento, il colore verde per l’angolo relativo al sistema in cui agisce il solo controllore PD, mente l’angolo inerente al sistema 0 2 4 6 8 10 -0.035 -0.03 -0.025 -0.02 -0.015 -0.01 -0.005 0 PD+HMLP PD t errore theta=141°.22' ax=(0.4896,0.2032,0.8480)

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 4

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Daniele Caligiore Contatta »

Composta da 112 pagine.

 

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