Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual
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- Blanca Belmonte Miranda
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1 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 2
2 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 3 Itroduccó Téccas de cotrol vsual Durate las últmas 2 decadas Premsa El objeto debe permaecer e el campo de vsó durate el cotrol. ol. Solucó??? Por supuesto!! Mateer sempre el objeto e el campo de vsó. Plafcacó de trayectoras e el plao de la mage. Mouzart y Chaummette Cotrolar el zoom de la cámara. E. Mals, UMH. Defr ua ueva fucó de la tarea que tega e cueta este posble problema Nuevo efoque propuesto e esta presetacó 4 2
3 Itroduccó Task fucto approach (Samso) Qué ocurre cuado ua característca aparece o desaparece del plao de la mage?? s j e = C ( s s * ) T sedo s = (s,... s )T y s * = (s *,... s* )T s = (s,..., s j,. s )T v = -? L + e s * = (s *,..., s* j,. s* )T Dscotudad s + s = (s,... s, s + ) T s * = (s *,.. s*, s* + ) T 5 Itroduccó Estudo Cotrol vsual clásco basado e característcas de la mage Sólo camba la fucó de la tarea depededo del úmero de característcas acterístcas que aparezca (s + ) o desaparezca (s j ) Cotrol vsual e el espaco varate Camba todas las característcas de la fucó de la tarea camba la trasformacó etre el espaco proyectvo de la mage y el espaco varate proyectvo los ptos varates sobre los que se realza el cotrol. 6 3
4 Itroduccó Solucó A cada característca se le asoca u peso (pos u,ve mage. W 0 cerca del borde de la mage) Defr ua fucó de la tarea (taskfucto) que tega e cueta los pesos asocados a cada característca Reformular las aproxmacoes Cotrol vsual clásco basado e característcas de la mage Cotrol vsual e el espaco varate Expermetos co datos smulados para corroborar la solucó propuesta 7 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 8 4
5 Cotrol vsual e el espaco varate Esquema de cotrol que es varate respecto a los posbles cambos e lo parámetros trísecos de la cámara Cámara co que se toma la mage de refereca o sea la msma co la que se realza el cotrol (evejecmeto ) Posbldad de usar el zoom (Cotrol e el espaco varate, cofg eye-to-had, cotrol del zoom para evtar que caract salga de la mage, UMH) Se dspoe de putos p = (u, v, ) o m = (x, y, ) se puede costrur las matrces: S p = m m T p p y Sm = = = T S p = = u v = u 2 u = u v = 2 v = v = u v = = = Cotrol vsual e el espaco varate Como p = K m sedo K matrz parámetros trísecos S p T = p p = K m m = = T K T = K S m K T S los putos o so coleales y >3, S p y S m so matrces defdas postvas y que puede descompoerse utlzado la descomposcó de Cholesky e: S p = T p T T T p y = K S p T m m = T m T T m 0 5
6 Cotrol vsual e el espaco varate T p defe u trasformacó proyectva del espaco proyectvo de la mage al uevoespaco proyectvo Q. De foma aáloga, la matrz Tm defe ua trasformacó proyectva del espaco proyectvo M al msmo espaco proyectvo Q. S q e Q q = T p p q = T m m q = T p = T K p = T K K m = T p m m m m T - m y m o depede de parámetros trsecos Cotrol vsual e el espaco varate 2 6
7 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 3 Cotrol(weghted varat space) Fucoes de peso asocadas a cada característca s Fucoes de peso dsttas. Peso 0 cerca del borde y cerca del cetro de la mage. Cada puto p de la mage tee su propo peso γ 4 7
8 Cotrol(weghted varat space) 5 Cotrol(weghted varat space) Pesos γ redstrburse para que la suma de sus cuadrados sea S γ p T γ = p p y Sm γ γ = = = γ m γ m T S p = = u v = = u u 2 u v = 2 v = v = u v = = =
9 Cotrol(weghted varat space) Se demuestra que esta formulacó es també varate respecto a la varacó de los parámetros trísecos de la cámara Se recalcula la matrz de teraccó teedo e cueta los pesos Se defe ua ueva fucó de la tarea W es ua matrz dagoal 2 x 2 co los pesos Se ha demostrado su establdad local Se ha aplcado co éxto a las smulacoes que se mostrará posterormete 7 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 8 9
10 Camera zoomg 9 Camera zoomg 20 0
11 Camera zoomg 2 Camera zoomg(cotrol INV) 22
12 Camera zoomg(cotrol INVW) 23 Camera zoomg(pesos INVW) 24 2
13 Camera zoomg 25 Camera zoomg(cotrol INV) 26 3
14 CZoomg(Error espaco cartesao INV) 27 Camera zoomg(cotrol INVW) 28 4
15 CZoomg(Error espaco cartesao INVW) 29 Camera zoomg(pesos INVW) 30 5
16 Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras esta realzado u zoom Cotrol de u robot movl holoómco 3 Robot movl Navegacó vsual de u Robot movl holoómco U etreameto prevo dode se recoge u vector de característcas de refereca s * Objetvo que el robot repta el camo apreddo Usado Cotrol e el espaco varate Cotrol vsual clásco basado e característcas de la mage 32 6
17 Robot movl 33 Robot movl 34 7
18 Robot movl 35 Robot movl(cotrol INV) 36 8
19 Robot movl(cotrol INVW) 37 Robot movl(pesos INVW) 38 9
20 Error y trayectora (INV) 39 Robot movl(cotrol IB) 40 20
21 Robot movl(cotrol IBW) 4 Robot movl(pesos IBW) 42 2
22 Robot movl 43 Robot movl(cotrol INVW) 44 22
23 Robot movl(cotrol INVW) 45 Robot movl(pesos INVW) 46 23
24 Robot movl(cotrol IB) 47 Robot movl(cotrol IBW) 48 24
25 Robot movl(pesos IBW) 49 Pruebas expermetales Cámara motorzada PA-0 Robot movl 50 25
4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA
4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor
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1.3. Longitud de arco.
.. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado
que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)
APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)
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CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.
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GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS Presetar el Z -módulo Z como cocete de u Z -módulo lbre Hacer lo msmo para el grupo de Kle Calcular los auladores de los sguetes módulos: a) El Z -módulo Z Z 6 b) El Z -módulo
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0.3. Cojutos abertos y cerrados.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN R El espaco eucldeao dmesoal se defe como: E ( R,,, d ) Dode (asumedo que X, Y R, co X = (x,..., x ), Y = (y,..., y )): El símbolo represeta el producto
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Icertdumbre e las medcoes drectas e drectas Comezaremos por dstgur dos dferetes tpos de medcoes: Medcoes drectas: La medda de la cota se obtee e ua úca medcó co u strumeto de lectura drecta. Medcoes drectas:
Estadística aplicada al Periodismo
Estadístca aplcada al Perodsmo Temaro de la asgatura Itroduccó. Aálss de datos uvarates. Aálss de datos bvarates. Seres temporales y úmeros ídce. Probabldad y Modelos probablístcos. Itroduccó a la fereca
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FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden
9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk
J O. = r i. por el vector unitario k cuya dirección y sentido son los del semieje positivo OZ:
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LOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate
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Itroduccó E este capítulo se comeza realzado ua descrpcó de la evolucó hstórca de la Teoría de Cotrol. E la seccó 2 se realza ua breve troduccó al Cotrol de Estructura Varable (VSC, Varable Structure Cotrol)
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
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El Problema de Búsqueda
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I. INTRODUION. oceptos báscos xpemeto: Ua stuacó que da luga a u esultado detfcable. muchos estudos cetífcos os efetamos co expemetos que so epettvos po atualeza o que puede se cocebdos como epettvos.
Regresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
210. Se considera el experimento aleatorio consistente en tirar tres dados al aire y anotar los puntos de las caras superiores.
Hojs de Prolems Estdístc I. Se cosder el expermeto letoro cosstete e trr tres ddos l re y otr los putos de ls crs superores. ) utos elemetos tee el espco de sucesos? ) lculr l proldd de scr l meos dos.
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el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto
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