Презентація на тему: "Система управління РТК Основне завдання системи управління роботом - автоматизація діяльності людини-оператора. Складові частини: Система технічного." - Транскрипт:
1 Система управління РТК Основне завдання системи управління роботом - автоматизація діяльності людини-оператора. Складові частини: Система технічного зору. Блок прогнозування та вироблення рішень. Блок виконання рішень.
2 Система Технічного Зору Один з ключових елементів системи управління РТК - Система Технічного Зору. Основні завдання: Збір інформації про тактичну ситуації (Сприйняття). Обробка цієї інформації (Розпізнавання). Передача даних наступної ланки в зручному для роботи вигляді. Основний напрямок представляється роботи - обробка інформації.
3 Постановка завдання Практична реалізація алгоритмів, які дозволять: виявляти і визначати координати довільно розташованих об'єктів заданих типів; правильно ідентифікувати спотворені і не повністю потрапляють в кадр об'єкти; визначати координати робота на основі апріорних даних про виявлені об'єктах. Результати роботи планується використовувати в СТЗ бойових роботів, тому під об'єктами в першу чергу розуміються бойові машини противника. Крім того, необхідно вміти розпізнавати певний набір базових об'єктів, що забезпечують прив'язку і позиціонування на місцевості.
4 Можливі підходи Лінійний підхід Ефективний, коли є добре формалізується алгоритм. Добре справляється з завданнями, в яких точно відомий набір і послідовність дій, які потрібно зробити, щоб отримати необхідний результат. Непридатний, коли виникають проблеми з побудовою чіткої схеми дій. Нелінійний підхід Ефективний при вирішенні нелінійних задач. Можливість навчання нейронних мереж надзвичайно приваблива для тих випадків, коли єдиний спосіб сформувати алгоритм - це продемонструвати набір ситуацій і вказати бажану реакцію. Не завжди задовільна швидкість роботи. Очевидно, що найбільш прийнятним рішенням є комбінований підхід, коли частина завдань вирішується лінійної програмою, а частина - нейронною мережею.
5 Що таке нейросеть? Модель штучного нейрона. У разі використання багатошарової мережі виходи одного шару є входами іншого. Нейросеть - це набір з'єднаних між собою нейронів. Кожне з з'єднують ланок має деяким вагою w i. Вихід кожного нейрона розраховується як y = f (w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3). Модель шару нейромережі.
6 Переваги нейромережі Немає необхідності вручну описувати параметри місцевості і умови роботи (погода, час доби і ін.). Існує можливість навчити мережу розпізнавати об'єкти, для яких користувач не зміг скласти математичну модель. Використання асоціативної пам'яті (відновлення спотвореного або неповного сигналу).
7 Проміжні результати В даний час ведеться робота по створенню мережі, що забезпечує ідентифікацію декількох заданих типів об'єктів. Вхід мережі. Зображення розміром 300х400 пікселів. Для навчання використовувався набір з 100 зображень. З них 50 зображень з об'єктом, і 50 - без. Вихід мережі. Деяке значення від 0 до 1, за яким можна визначити ймовірність знаходження об'єкта на зображенні. При такій постановці завдання в якості функції активації зручно використовувати Сигмоїдальні функції. Якість роботи. Після навчання середньоквадратична помилка, що з'являється при штатній роботі мережі, не повинна перевищувати однієї десятої.
8 Навчальна вибірка На малюнках показані типові зображення, що використовувалися для навчання.
9 Структура мережі Для такої навчальної вибірки виявилася ефективною двошаровий мережу, яка містить один прихований шар, що складається з 20 нейронів. Число, що дозволяє оцінити ймовірність того, що об'єкт присутній на зображенні
10 Графік навчання При початкових умовах, зазначених в проміжних варіантах, мережа досягає необхідної якості роботи через 300 епох навчання:
11 Передбачувана схема СТЗ