966 resultados para VANet, gps, algoritmi distribuiti, V2V, 802.11p, I2V


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Al giorno d’oggi quasi tutte le persone possiedono un mezzo motorizzato che utilizzano per spostarsi. Tale operazione, che risulta semplice per una persona, può essere compiuta da un robot o un autoveicolo in modo autonomo? La risposta a questa domanda è si, ma se ad una persona serve solo un po’ di pratica per guidare, questa azione non risulta altrettanto immediata per dei veicoli motorizzati. In soccorso ad essi vi è la Computer Vision, un ramo dell’informatica che, in un certo senso, rende un elaboratore elettronico in grado di percepire l’ambiente circostante, nel modo in cui una persona fa con i propri occhi. Oggi ci concentreremo su due campi della computer vision, lo SLAM o Simultaneous Localization and Mapping, che rende un robot in grado di mappare, attraverso una camera, il mondo in cui si trova ed allo stesso tempo di localizzare, istante per istante, la propria posizione all’interno di esso, e la Plane Detection, che permette di estrapolare i piani presenti all’interno di una data immagine.

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Si analizzano diversi algoritmi euristici volti alla soluzione di problemi di scheduling su macchina singola con vincoli sui tempi di completamento, quali earliness, tardiness, manutenzione, ecc. e ne vengono mostrati i risultati.

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Il GPS è un sistema che consente d’individuare la posizione di un qualsiasi punto sulla superficie terrestre, dal quale sia possibile ricevere i segnali da almeno quattro satelliti. È costituito da un sistema di satelliti in orbita, i quali trasmettono informazioni a dei ricevitori GPS sulla Terra. Questi dati raccolti riguardano coordinate geografiche ed orari, che vengono successivamente elaborate dal ricevitore stesso. In campo topografico possono essere adottate diverse modalità operativo, soprattutto: il metodo statico e statico rapido, mentre per il rilievo di dettaglio è principalmente utilizzato il metodo cinematico. Il GPS può essere utilizzato per rilievi sia in planimetria che in altimetria. In questa tesi si è deciso di valutare principalmente l’utilizzo del GPS in altimetria in modalità statica. Per fare ciò, si è eseguito un confronto su corte distanze tra le misurazioni altimetriche, in una prima fase eseguite con strumentazione topografica classica e successivamente con il sistema GPS. Il sito scelto per effettuare questa valutazione è stato il terrazzo di copertura dell’edificio della Scuola di Ingegneria di Bologna, sul quale sono presenti due antenne di riferimento (SLITTA e UNBO) con ricevitori GPS, che hanno consentito la realizzazione di una baseline di test. Essendo molto corta la distanza tra le due antenne, si può quindi parlare di short-baselines. Il sistema GPS fornisce dati con una precisione che risente in modo molto minore, rispetto alle tecniche topografiche classiche, della propagazione della varianza all’aumentare della distanza, ma al tempo stesso non consente di raggiungere precisioni millimetriche anche su brevissime distanze. Verranno descritte le due metodologie di rilievo e i risultati ottenuti da ognuna. Si procederà in seguito con l’analisi e la rielaborazione di questi dati tramite software e solo in fine verrà eseguito il confronto, atto a verificare la precisione del GPS rispetto alla strumentazione topografica.

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Nel seguente elaborato si espone l’utilizzo del sistema GPS/INS per la valutazione del moto di un ciclomotore. Tale sistema è composto da sensori GPS ( Global Navigation System ) per la misurazione della posizione, e da sensori INS ( Inertial Navigation System) per la misurazione dell’accelerazione e delle velocità angolari rispetto a tre assi coordinati. Chiaramente le misure di accelerazioni e di velocità angolari da parte dei sensori, presentano dei minimi errori, che però si ripercuotono sul posizionamento finale. Per limitare questo fenomeno e rendere la misura di velocità e posizione utilizzabile, un filtro di Kalman viene impiegato per correggere il risultato dell'integrazione usando le misurazioni del GPS. Il connubio tra il sistema INS e il sistema GPS è molto efficacie anche quando si ha una assenza di ricezione satellitare o perdita parziale dei satelliti (cycle slip). Infine è stato utilizzato uno smartphone sfruttando i sensori in esso presenti : accelerometri, giroscopi, GPS, per analizzare la dinamica di un ciclomotore, concentrandosi sull’assetto in particolar modo l’angolo di rollio. Tale prova è stata affrontata non tanto per validare il sistema GPS/INS, ma per provare una soluzione comoda e di basso costo per analizzare il moto di un ciclomotore.

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I sistemi di localizzazione, negli ultimi anni, sono stati oggetto di numerose ricerche a livello internazionale.Gli sviluppi più importanti hanno avuto inizio nell’ambito stradale con sistemi di navigazione e localizzazione, possibili grazie alle forti capacità del GPS.Infatti il GPS indica l’intero apparato che permette il funzionamento della maggior parte dei navigatori disponibili in commercio, che, però, non sono utilizzabili in ambito indoor, in quanto la ricezione del segnale proveniente dai satelliti GPS diventa scarsa o pressoché nulla. In questo senso, la localizzazione risulta rilevante nel caso di indoor positioning, ossia quando utenti hanno bisogno di conoscere la propria posizione e quella degli altri membri della squadra di soccorso all’interno di un edificio come, ad esempio, i vigili del fuoco durante un’operazione di salvataggio. Sono questi fattori che portano all’idea della creazione di un sistema di localizzazione indoor basato su smartphone o una qualsiasi altra piattaforma disponibile. Tra le diverse tecnologie e architetture legate al posizionamento indoor/outdoor e inerziale, con questa tesi, si vuole esporre la foot-mounted inertial navigation, un sistema che permette di conoscere la propria posizione, sia all’interno di edifici,sia in campi aperti, tramite l’utilizzo di una rete wireless o GPS e l’aiuto di sensori a basso costo.Tuttavia per conoscere la stima ottimale della posizione, della velocità e dell’orientamento corrente di un utente dotato di sensori sarà necessaria l’integrazione di diversi algoritmi, che permettono di modellare e stimare errori o di conoscere e predire la posizione futura dello stesso. Gli scopi principali di questo lavoro sono: 1)Tracciare i movimenti di un utente usando diversi sensori per ottenere una stima ottimale della posizione dello stesso; 2)Localizzare l’utente in 3 dimensioni con precisione; 3)Ottenere una transizione senza interruzioni per un posizionamento continuo tra aree indoor e outdoor;

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L’obiettivo di questa tesi è di descrivere e implementare via software un modello di rover autonomo per uso in ambito agricolo. La scelta di questo argomento deriva dal fatto che al laboratorio CASY dell’Università di Bologna è stato commissionato un robot che possa aiutare piccoli imprenditori agricoli a essere competitivi con i più grandi. Le funzionalità che il robot avrà, una volta ultimato, andranno dal tagliare l’erba allo spruzzare fertilizzante sugli alberi da frutto. Questa tesi si interessa del progetto del sistema di navigazione. Inizialmente viene introdotto il modello cinematico e in particolare la configurazione differential drive in cui il rover rientra. Successivamente viene elaborato un sistema di controllo basato sulla linearizzazione statica del feedback. Una volta completati il modello e il sistema di controllo si procede con la generazione di traiettoria: vengono analizzati e confrontati alcuni algoritmi per l’inseguimento di una traiettoria definita tramite waypoint. Infine è presentato un algoritmo per la navigazione all’interno di un campo di filari di alberi da frutto. Le uniche informazioni esterne disponibili in questo contesto sono le rilevazioni di sensori di distanza frontali e laterali, in quanto un GPS sarebbe troppo impreciso per gli scopi. Questa tesi costituisce la base per ulteriori sviluppi del progetto. In particolare la realizzazione di un programma di supervisione che stabilisca la modalità di moto da attuare e programmi specifici per le varie funzionalità agricole del rover.

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Come il titolo suggerisce, due sono gli aspetti oggetto di questo elaborato: i modelli e gli algoritmi (con le rispettive criticità), e il linguaggio di modellazione AMPL. Il filo conduttore che integra le due parti, nonché mezzo ultimo per un’applicazione pratica dell’attività di modellazione, è l’ottimizzatore, la ”macchina” che effettua la risoluzione vera e propria dei suddetti modelli.