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S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 1 Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma Sergio.

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1 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 1 Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma Sergio Taraglio ENEA, Sezione di Robotica, C.R. Casaccia, Roma

2 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 2 Sommario Motivazione alluso di reti neurali in robotica Teoria: reti neurali per la stereoscopia Esempi di applicazioni: –Stereoscopia –Navigazione reattiva –Riconoscimento di marker artificiali Conclusioni

3 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 3 Motivazione alluso di NN in robotica La robotica: una scienza che studia la connessione intelligente tra percezione e azione Per costruire un robot occorrono le conoscenze e la pratica di tante altre scienze, meccanica, informatica, intelligenza artificiale, neuroscienze, psicologia, logica, linguistica, matematica, biologia, fisiologia, e anche, più indirettamente, filosofia, etica, arti espressive, design

4 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 4 Motivazione Un robot (autonomo) deve: –Misurare lambiente (sensoristica) –Farsi unidea dellambiente (modellistica) –Decidere cosa e come fare (pianificazione) –Metterlo in pratica (attuazione) –Controllare lo stato del sistema (supervisione) Il fattore tempo: deve fare tutto ciò in tempo reale

5 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 5 Motivazione Soluzione: –Mezzi di calcolo più potenti –Algoritmi di calcolo più furbi Reti neurali: –Robuste rispetto al rumore –Affidabili (graceful degradation) –Alcune imparano da sole a partire da esempi (!) –Molto veloci una volta programmate

6 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 6 NN per la stereoscopia La stereoscopia:

7 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 7 NN per la stereoscopia Point of view

8 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 8 NN per la stereoscopia Il matching: problema matematicamente mal posto, non si ha la certezza dellesistenza e della unicità della soluzione. Richiede lapplicazione di alcune ipotesi restrittive in grado di regolarizzare la soluzione. Gli algoritmi di stereo matching sono computing intensive

9 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 9 NN per la stereoscopia Lo stereo matching è esprimibile in termini di estremizzazione di un opportuno funzionale Fotometrico Smoothness

10 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 10 NN per la stereoscopia Reti Neurali Cellulari (CNN): –Riuniscono alcune caratteristiche di due classi di sistemi: –Reti Neurali: Circuiti analogici non lineari che processano parallelamente i segnali in tempo reale (tempo di convergenza 10 µs). –Automi Cellulari: Formate da una massiccia aggregazione di cloni che comunicano direttamente soltanto con i primi vicini –Conservano alcuni pregi delle altre reti neurali (processing parallelo asincrono, ottima tolleranza al rumore, etc). –Data la topologia di interconnessione locale, sono realizzabili su chip anche reti di grandi dimensioni

11 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 11 NN per la stereoscopia Equazione di input: Equazione di stato: Equazione di output: controlloretroazione

12 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 12 NN per la stereoscopia Estremizzano un funzionale energia interna, possono quindi essere utilizzate per risolvere problemi di ottimizzazione Si può trovare una rete CNN in grado di risolvere lo stereo matching?

13 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 13 NN per la stereoscopia Scrivere un funzionale per la visione stereoscopica Mappare questo funzionale allinterno della CNN, agendo sulle interconnessioni e le polarizzazioni delle celle Si ottiene così una Stereo-CNN capace di risolvere il problema espresso nel funzionale originario Nessuna connessione fisica intrastrato! I piani hanno una connessione logica

14 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 14 Applicazione: Navigazione Autonoma in un Corridoio

15 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 15 Navigazione Autonoma in un Corridoio Immagine AcquisitaMappa Disparità Vista in Pianta

16 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 16 1 Navigazione Autonoma in un Corridoio

17 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 17 Applicazione: Navigazione Autonoma in un Corridoio con Ostacoli

18 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 18 Navigazione autonoma in un Corridoio

19 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 19 Obstacle detection and avoidance The external view

20 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 20 Obstacle detection and avoidance The input images (R) The disparity map Interface view

21 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 21 Applicazioni: navigazione reattiva Navigazione autonoma in un corridoio: mantenere la mediana e non urtare le pareti Trattamento di dati sensoriali: immagini video Necessità di prendere decisioni in tempi brevissimi (real-time) Reattività: risposta immediata Immagine di ingresso Angolo di sterzata

22 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 22 Navigazione reattiva immagine elaborazione neurale periodo = 4 s angolo di sterzo

23 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 23 Navigazione reattiva andata ritorno Il punto di vista del robot

24 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 24 Riconoscimento marker Scopo: auto-localizzazione di un robot Campione di colore Immagine sorgente Ricerca del colore Bordi & colore Bordi dellimmagine Marker individuato

25 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 25 Riconoscimento marker Parte letterale estratta Trasformazione dellimmagine in forma binaria Parte numerica estratta Riduzione a 20X20 pixel Porzione dellimmagine sorgente che racchiude il marker

26 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 26 Conclusioni Le NN in robotica sono di grande aiuto: –Imparano per esempi –Sono robuste rispetto al rumore –Permettono unelaborazione dati veloce compatibile con i vincoli temporali –Ottime per la percezione sensoriale

27 S.Taraglio. Reti neurali per la percezione dellambiente in robotica autonoma 27 Domande ?


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