Előadás RTK rendszer fő feladata a robot rendszer -
Előadás témája: „Management System RTC A fő cél a robot rendszer - automatizálása emberi operátor tevékenysége a komponensek: a technikai rendszer.”. - átirata:
1 RTC ellenőrzési rendszer fő feladata a robot rendszer - automatizálása emberi operátor aktivitást. Alkatrészek: látórendszer. becslés egység és a döntéshozatalban. így végrehajtó egységet.
2 Vision Systems egyik legfontosabb eleme az RTC Control Systems - Vision Systems. Főbb feladatok: információgyűjtés a harcászati helyzet (észlelés). Feldolgozás ezt az információt (felismerés). Adatátvitel következő hivatkozásra alkalmas formában. A fő irány a munka - információ feldolgozása.
3 Probléma nyilatkozat A gyakorlati megvalósítása algoritmusok, amelyek: felismerni és meghatározni a koordinátáit egy tetszőlegesen elhelyezett tárgyak adott típusú; helyesen azonosítani megsérül, és nem teljesen esnek a keret a tárgyak; hogy meghatározzuk a koordinátákat a robot alapján a priori adatok észlelt objektumokkal. Az eredmények a munka fogja használni STZ harci robotok, így az objektum az első helyen utal ellenséges harci járművek. Ezen felül, akkor képesnek kell lennie arra, hogy ismerje meg bizonyos alapvető objektumok kötelező érvényű és elhelyezése a földön.
4. Lehetséges megközelítések lineáris megközelítés hatékony, ha egy jól formalizable algoritmus. Ez birkózik jól a feladatokat, amelyről ismert, pontosan meghatározott és sorrendje műveleteket kell végezni annak érdekében, hogy a kívánt eredmény eléréséhez. Nem alkalmazható, ha problémák vannak az építési világos cselekvési program. A nemlineáris megközelítés hatékony megoldásában a nemlineáris problémák. Lehetőség neurális hálózat képzés rendkívül vonzó azokban az esetekben, ahol az egyetlen módja annak, hogy hozzon létre egy algoritmus - az, hogy megmutassa egy sor helyzetekben, és hogy jelezze a kívánt választ. Ez nem mindig kielégítő sebességgel. Nyilvánvaló, hogy a legmegfelelőbb megoldás egy kombinált megközelítés, amikor egy része a lineáris program megoldott problémák, és részben - neurális hálózat.
5. Mi a neurális hálózat? Modell mesterséges neuron. Abban az esetben, többrétegű hálózati kimenet a bemenet egyrétegű a másik. Neurális hálózat - egy egymáshoz kapcsolódó idegsejtek. Mindegyik az összekötő egységek súlya w i. A kimeneti minden neuron számítjuk y = f (w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3). réteg a neurális hálózati modell.
6 Előnyei neurális hálózat anélkül, hogy kézzel írja le a paramétereket a terep és a munkakörülmények (időjárás, napszak, stb.) Lehetőség van, hogy a vonat a hálózat felismeri a tárgyakat, amelyek a felhasználó nem tudja, hogy egy matematikai modell segítségével. Alkalmazása egy asszociatív memória (vagy részleges helyreállítása torz jel).
7. Ideiglenes létrehozását eredményezi a hálózat jelenleg személyazonosításra több adott típusú objektumot. Bejelentkezés hálózaton. A kép mérete 300h400 pixel. A képzési készlet 100 kép. Ezeknek a 50 kép a tárgy, és 50 - nincs. hálózati kimenet. Érték 0 és 1 közötti, amely meg tudja határozni a valószínűsége, hogy egy tárgy a képen. Ebben a készítményben az a probléma, mint az aktiválási funkció hasznos szigmoid függvény. Az elvégzett munka minősége. Edzés után, az átlagos négyzetes hiba bekövetkezésének normál működés során a hálózat, nem haladhatja meg egytizedét.
8 Oktatási minta A számok azt mutatják, mintaképek használt képzést.
9 egy ilyen hálózati struktúra tanulási minta hatásos volt a két rétegű hálózat, amely tartalmaz egy rejtett réteg összetétele: 20 neuronok. A szám, ami lehetővé teszi, hogy megbecsüljük a valószínűsége, hogy egy tárgy van jelen a képen
10. ábra Ha a kezdeti tanulási feltételek intermediernél leírt kiviteli alakokban, a hálózat eléri a kívánt teljesítmény után 300 tanulmányi időszakok:
11 Becsült diagram STZ