975 resultados para movimento di pedoni, simulazione, algoritmi di guida
Resumo:
Il Data Distribution Management (DDM) è un componente dello standard High Level Architecture. Il suo compito è quello di rilevare le sovrapposizioni tra update e subscription extent in modo efficiente. All'interno di questa tesi si discute la necessità di avere un framework e per quali motivi è stato implementato. Il testing di algoritmi per un confronto equo, librerie per facilitare la realizzazione di algoritmi, automatizzazione della fase di compilazione, sono motivi che sono stati fondamentali per iniziare la realizzazione framework. Il motivo portante è stato che esplorando articoli scientifici sul DDM e sui vari algoritmi si è notato che in ogni articolo si creavano dei dati appositi per fare dei test. L'obiettivo di questo framework è anche quello di riuscire a confrontare gli algoritmi con un insieme di dati coerente. Si è deciso di testare il framework sul Cloud per avere un confronto più affidabile tra esecuzioni di utenti diversi. Si sono presi in considerazione due dei servizi più utilizzati: Amazon AWS EC2 e Google App Engine. Sono stati mostrati i vantaggi e gli svantaggi dell'uno e dell'altro e il motivo per cui si è scelto di utilizzare Google App Engine. Si sono sviluppati quattro algoritmi: Brute Force, Binary Partition, Improved Sort, Interval Tree Matching. Sono stati svolti dei test sul tempo di esecuzione e sulla memoria di picco utilizzata. Dai risultati si evince che l'Interval Tree Matching e l'Improved Sort sono i più efficienti. Tutti i test sono stati svolti sulle versioni sequenziali degli algoritmi e che quindi ci può essere un riduzione nel tempo di esecuzione per l'algoritmo Interval Tree Matching.
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Modellazione di un impianto fotovoltaico connesso alla rete. Simulazione con software Simulink del funzionamento dell'intero sistema fotovoltaico e confronto delle prestazioni legate all'utilizzo degli algoritmi MPPT più comuni, quali Hill Climbing e Incremental Conductance.
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La malattia di Parkinson è un disturbo neurodegenerativo con eziologia sconosciuta che colpisce in particolare le aree del cervello che sono coinvolte nel controllo del movimento. Tale disturbo neurologico causa anomalie sull’andatura del soggetto portandolo ad esempio a strisciare i piedi e flettere il busto più del necessario; anomalie che causano una camminata insicura che può sfociare in inciampi e cadute. Lo scopo di questo studio è disegnare e sviluppare algoritmi in grado di stimare la clearance dei piedi e l’inclinazione del tronco, al fine di essere inseriti nel progetto CuPiD, il quale fornisce un feedback vocale ogni volta in cui il soggetto parkinsoniano presenti valori dei parametri monitorati al di fuori di un range fisiologico. Sono stati reclutati 20 soggetti, 10 a cui è stata diagnosticata la malattia di Parkinson idiopatica e 10 asintomatici. Nella valutazione sperimentale si è acquisita la camminata dei soggetti coinvolti nell’esperimento, utilizzando un sistema inerziale ed un sistema stereofotogrammetrico come gold standard. Ogni soggetto ha eseguito 4 camminate, ciascuna della durata di 2 minuti, nelle seguenti diverse condizioni: camminata normale, focus sui piedi, focus sul tronco, audio stroop. Inoltre si è valutata l’entità delle differenze cliniche dei due parametri stimati, tra il gruppo dei soggetti malati di Parkinson ed il gruppo dei soggetti sani. Dallo studio effettuato si propone un algoritmo per la stima della clearance che presenta un errore relativamente alto
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Questo progetto è stato ideato con lo scopo di implementare e simulare un algoritmo di stima della posizione di una sorgente sonora. E' stato scelto di utilizzare MATLAB come strumento di sviluppo. Tutti i dispositivi hardware utilizzati sono compatibili, interfacciabili tra loro ed ampiamente descritti all'interno di questo elaborato.
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L'obiettivo di questo elaborato è quello di realizzare un sistema di acquisizione real-time e low cost, in grado di stimare la posizione di una sorgente sonora. Per acquisizione real-time si intende un sistema in grado di seguire gli spostamenti della sorgente audio nell'ambiente, limitando il più possibile i tempi di latenza fra un'acquisizione e l'altra. A tal fine si sfrutteranno due coppie di microfoni, che concorrereranno in maniera sequenziale alla stima dell'angolo di arrivo del suono (e quindi della retta su cui giace il punto di provenienza del suono). Combinando i dati raccolti dai quattro microfoni sarà dunque possibile risalire alla posizione di provenienza della sorgente sonora. Il software (implementato in MATLAB) verrà ampiamente discusso nei seguenti capitoli, il suo scopo sarà quello di gestire l'acquisizione dati, garantire il funzionamento real-time e fornire una stima di posizione della sorgente sonora, mostrando il relativo errore commesso durante la misura, nel caso in cui si conosca a priori la posizione della sorgente.
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Questa tesi si focalizza sullo studio dei modelli fisico-matematici attualmente in uso per la simulazione di fluidi al calcolatore con l’obiettivo di fornire nozioni di base e avanzate sull’utilizzo di tali metodi. La trattazione ha lo scopo di facilitare la comprensione dei principi su cui si fonda la simulazione di fluidi e rappresenta una base per la creazione di un proprio simulatore. E’ possibile studiare le caratteristiche di un fluido in movimento mediante due approcci diversi, l’approccio lagrangiano e l’approccio euleriano. Mentre l’approccio lagrangiano ha lo scopo di conoscere il valore, nel tempo, di una qualsiasi proprietà di ciascuna particella che compone il fluido, l’approccio euleriano, fissato uno o più punti del volume di spazio occupato da quest’ultimo, vuole studiare quello che accade, nel tempo, in quei punti. In particolare, questa tesi approfondisce lo studio delle equazioni di Navier-Stokes, approcciandosi al problema in maniera euleriana. La soluzione numerica del sistema di equazioni differenziali alle derivate parziali derivante dalle equazioni sopracitate, approssima la velocità del fluido, a partire dalla quale è possibile risalire a tutte le grandezze che lo caratterizzano. Attenzione viene riservata anche ad un modello facente parte dell’approccio semi-lagrangiano, il Lattice Boltzmann, considerato una via di mezzo tra i metodi puramente euleriani e quelli lagrangiani, che si basa sulla soluzione dell’equazione di Boltzmann mediante modelli di collisione di particelle. Infine, analogamente al metodo di Lattice Boltzmann, viene trattato il metodo Smoothed Particles Hydrodynamics, tipicamente lagrangiano, secondo il quale solo le proprietà delle particelle comprese dentro il raggio di una funzione kernel, centrata nella particella di interesse, influenzano il valore della particella stessa. Un resoconto pratico della teoria trattata viene dato mediante delle simulazioni realizzate tramite il software Blender 2.76b.
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Nell'elaborato, dopo una breve descrizione di come vengono suddivise le macchine elettriche a seconda che vi siano o meno parti in movimento al loro interno, vengono esaminati inizialmente gli aspetti teorici che riguardano le macchine sincrone a poli lisci ed a poli salienti prendendo in esame anche quelli che sono i provvedimenti necessari a ridurre il contributo dei campi armonici di ordine superiore. Per questo tipo di macchine, spesso utilizzate in centrale per la pruduzione dell'energia elettrica, risultano di fondamentale importanza le curve a "V" e le curve di "Capability". Esse sono strumenti che permettono di valutare le prestazioni di tali macchine una volta che siano noti i dati di targa delle stesse. Lo scopo della tesi è pertanto quello di sviluppare un software in ambiente Matlab che permetta il calcolo automatico e parametrico di tali curve al fine di poter ottimizzare la scelta di una macchina a seconda delle esigenze. Nel corso dell'eleaborato vengono altresì proposti dei confronti su come varino tali curve, e pertanto i limiti di funzionamento ad esse associati, al variare di alcuni parametri fondamentali come il fattore di potenza, la reattanza sincrona o, nel caso di macchine a poli salienti, il rapporto di riluttanza. Le curve di cui sopra sono state costruite a partire da considerazioni fatte sul diagramma di Behn-Eschemburg per le macchine isotrope o sul diagramma di Arnold e Blondel per le macchine anisotrope.
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Ricavare informazioni dalla realtà circostante è un obiettivo molto importante dell'informatica moderna, in modo da poter progettare robot, veicoli a guida autonoma, sistemi di riconoscimento e tanto altro. La computer vision è la parte dell'informatica che se ne occupa e sta sempre più prendendo piede. Per raggiungere tale obiettivo si utilizza una pipeline di visione stereo i cui passi di rettificazione e generazione di mappa di disparità sono oggetto di questa tesi. In particolare visto che questi passi sono spesso affidati a dispositivi hardware dedicati (come le FPGA) allora si ha la necessità di utilizzare algoritmi che siano portabili su questo tipo di tecnologia, dove le risorse sono molto minori. Questa tesi mostra come sia possibile utilizzare tecniche di approssimazione di questi algoritmi in modo da risparmiare risorse ma che che garantiscano comunque ottimi risultati.
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I mondi di Smart City e Internet-of-Things si stanno ampliando notevolmente grazie all'evoluzione continua delle tecnologie. Tuttavia risultano escluse dall'ambito di interesse le zone rurali e decentralizzate perché spesso prive di un'infrastruttura di rete ben definita. A fronte di questo problema, i dispositivi che si trovano in queste zone potrebbero auto-organizzarsi per comunicare instaurando collegmenti di tipo peer-to-peer e utilizzando protocolli di disseminazione di informazioni basati su gossip. In questa tesi sono trattate le seguenti questioni e mediante alcune simulazioni al calcolatore sono riprodotti alcuni scenari per valutare le prestazioni degli algoritmi di Gossip with Fixed Probability e Conditional Broadcast e la diffusione delle informazioni tra i nodi all'interno di una rete creata in maniera opportunistica.
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UANL