Page 16 - Fister jr., Iztok, and Andrej Brodnik (eds.). StuCoSReC. Proceedings of the 2015 2nd Student Computer Science Research Conference. Koper: University of Primorska Press, 2015
P. 16
• faktor skaliranja (frekvenca) Qi = {0.5, 1.5}. zaostruje uporabo aplikacije. Predpostavili smo, da mora
biti algoritem in njegova uporaba enostavna in funkcionalna,
V sklopu eksperimentalnega dela smo ozvedli tri teste, ki kar pa nekoliko slabˇsa kakovost posameznih rezultatov. V
se med seboj razlikujejo po razliˇcnih vrednostih zahtevanih oˇci bode tudi podnihaj, ki se pojavi takoj po dosegu zah-
prenihajev: tevane vrednosti in dodatno dodeljuje manevrski prostor za
finejˇso obdelavo.
• prvo testiranje: P1 = 0 %, P2 = 0 %,
4.2 Drugo testiranje
• drugo testiranje: P1 = 10 %, P2 = 10 % in
Drugo testiranje predstavljata tabela 2 in slika 3. Testira-
• tretje testiranje: P1 = 15 %, P2 = 25 %. nje je bilo izvedeno za zahtevana prenihaja P1 = 10 % in
P2 = 10 %. Nastavljanje parametrov se za ta reˇzim v praksi
Vsa testiranja so prikazana tabelariˇcno in grafiˇcno. ne uporablja veˇc, mi smo ga uporabili kot dodaten optimi-
zacijski problem za podkrepitev rezultatov.
4.1 Prvo testiranje
Tabela 2: Drugo testiranje
Prvo in najosnovnejˇse testiranje je prikazano v tabeli 1 in
sliki 2. Vsaka tabela in slika na kratko opisujeta dogajanje Izmerjeni rezultati 1. os 2. os
po konˇcani optimizaciji, vhodni podatki v realni laborato-
rijski sistem sta optimizirani dvojici. Velja omeniti tudi za- Vrednost ocenjevalne funkcije fi 0.9739 0.9854
nimivost aplikacije, katero predstavlja povratni gib robota, Vrednost prenihaja Overi 0.10733 0.10237
izveden s preprostim P-regulatorjem za gib nazaj na niˇcelno Vrednost statiˇcnega pogreˇska Essi 0.00579 0.00113
toˇcko. Vrednost nastavitvenega ˇcasa T imei
0.714 0.444
Tabela 1: Prvo testiranje Tabela 2 kaˇze konˇcne rezultate drugega testiranja. Razvidno
je, da je v tem primeru nekoliko kakovostneje nastavljena
Izmerjeni rezultati 1. os 2. os druga os. O tem priˇca viˇsja vrednost ocenjevalne funkcije.
Tudi prenihaja sta v veliki meri natanˇcno naˇcrtana, ma-
Vrednost ocenjevalne funkcije fi 0.96516 0.98324 ksimalna napaka znaˇsa zgolj 0.7 %. Statiˇcni pogreˇsek je
Vrednost prenihaja Overi 0.0187 0 nekoliko ohlapneje naˇcrtan v primerjavi s prvim primerom.
Vrednost statiˇcnega pogreˇska Essi Ta sicer znaˇsa precej manj za drugo os, medtem ko se je
Vrednost nastavitvenega ˇcasa T imei 0.00058 0.00544 za prvo os enormno poveˇcal. Nastavitveni ˇcas je v obeh
0.906 0.504 primerih krajˇsi, kar dodatno izboljˇsuje vrednost ocenjevalne
funkcije.
Testiranje je bilo dokaj uspeˇsno izvedeno, kar dokazuje tudi
visoka vrednost povpreˇcne ocenjevalne funkcije. Prenihaj
prve osi je bil nastavljen nekoliko nenatanˇcno, medtem ko
je prenihaj druge osi natanˇcno zadel zahtevano nastavitev.
Statiˇcni progreˇsek je pomemben del robotove natanˇcnosti.
Viˇsjo natanˇcnost je dosegel s prvo osjo, saj ta beleˇzi niˇzjo
stopnjo napake. Nastavitveni ˇcas je parameter, ki pove kako
robot zaniha blizu reˇsitve. Daljˇsi kot je nastavitveni ˇcas,
slabˇsa je kakovost parametrov. Doloˇca ga ozko toleranˇcno
obmoˇcje, tj. hitreje kot se robot ustali v tem obmoˇcju, krajˇsi
nastavitveni ˇcas ga odlikuje.
Slika 2: Prvo testiranje Slika 3: Drugo testiranje
Iz slike 2 je razvidno, da se je robot uspeˇsno premaknil za Grafiˇcno predstavljen odziv dopolnjuje kakovost tabelariˇcno
kot dva radiana, vendar v okolici nekoliko zanihal in povzro- predstavljenih rezultatov. Odziv je iz grafiˇcnega staliˇsˇca ka-
ˇcil dolg nastavitveni ˇcas, kar se sklada s tabelo 1. Z doda- kovostneje optimiziran kot prvi, najveˇc k temu pripomore
tnim eksperimentalnim nastavljanjem krmilnih parametrov krajˇsi nastavitveni ˇcas. Iz fizikalnega staliˇsˇca je treba ome-
bi lahko nastavitveni ˇcas drastiˇcno izboljˇsali, vendar oteˇze- niti, da so zaˇcetna eksperimentalna testiranja krmilnih pa-
vali preprosto uporabo naˇse aplikacije. Poleg tega bi bilo rametrov potekala prav na tem reˇzimu delovanja - P1 = 10
potrebno nekajkrat ponastaviti spekter moˇznih ˇstevil iz ka- % in P2 = 10 %. Pomeni, da so ti parametri najugodnejˇsi
terih pridobivamo posamezne ˇclene dvojic parametrov in jih za opisovano testiranje, medtem ko za druga testiranja ne
ˇcimbolj pribliˇzati k optimalnim nastavitvam, kar dodatno veljajo veˇc v popolni meri. To pa je prednost in obenem
slabost nastavljanja krmilnih parametrov.
4.3 Tretje testiranje
Tretje testiranje poosebljata tabela 3 in slika 4, zahtevana
kombinirana prenihaja znaˇsata P1 = 15 % in P2 = 25
%. Tabelariˇcni rezultati tretjega testiranja prinaˇsajo glede
na vrednost ocenjevalne funkcije pozitivne lastnosti, ven-
dar zahtevajo glede na natanˇcnost naˇcrtanega prenihaja in
StuCoSReC Proceedings of the 2015 2nd Student Computer Science Research Conference 16
Ljubljana, Slovenia, 6 October
biti algoritem in njegova uporaba enostavna in funkcionalna,
V sklopu eksperimentalnega dela smo ozvedli tri teste, ki kar pa nekoliko slabˇsa kakovost posameznih rezultatov. V
se med seboj razlikujejo po razliˇcnih vrednostih zahtevanih oˇci bode tudi podnihaj, ki se pojavi takoj po dosegu zah-
prenihajev: tevane vrednosti in dodatno dodeljuje manevrski prostor za
finejˇso obdelavo.
• prvo testiranje: P1 = 0 %, P2 = 0 %,
4.2 Drugo testiranje
• drugo testiranje: P1 = 10 %, P2 = 10 % in
Drugo testiranje predstavljata tabela 2 in slika 3. Testira-
• tretje testiranje: P1 = 15 %, P2 = 25 %. nje je bilo izvedeno za zahtevana prenihaja P1 = 10 % in
P2 = 10 %. Nastavljanje parametrov se za ta reˇzim v praksi
Vsa testiranja so prikazana tabelariˇcno in grafiˇcno. ne uporablja veˇc, mi smo ga uporabili kot dodaten optimi-
zacijski problem za podkrepitev rezultatov.
4.1 Prvo testiranje
Tabela 2: Drugo testiranje
Prvo in najosnovnejˇse testiranje je prikazano v tabeli 1 in
sliki 2. Vsaka tabela in slika na kratko opisujeta dogajanje Izmerjeni rezultati 1. os 2. os
po konˇcani optimizaciji, vhodni podatki v realni laborato-
rijski sistem sta optimizirani dvojici. Velja omeniti tudi za- Vrednost ocenjevalne funkcije fi 0.9739 0.9854
nimivost aplikacije, katero predstavlja povratni gib robota, Vrednost prenihaja Overi 0.10733 0.10237
izveden s preprostim P-regulatorjem za gib nazaj na niˇcelno Vrednost statiˇcnega pogreˇska Essi 0.00579 0.00113
toˇcko. Vrednost nastavitvenega ˇcasa T imei
0.714 0.444
Tabela 1: Prvo testiranje Tabela 2 kaˇze konˇcne rezultate drugega testiranja. Razvidno
je, da je v tem primeru nekoliko kakovostneje nastavljena
Izmerjeni rezultati 1. os 2. os druga os. O tem priˇca viˇsja vrednost ocenjevalne funkcije.
Tudi prenihaja sta v veliki meri natanˇcno naˇcrtana, ma-
Vrednost ocenjevalne funkcije fi 0.96516 0.98324 ksimalna napaka znaˇsa zgolj 0.7 %. Statiˇcni pogreˇsek je
Vrednost prenihaja Overi 0.0187 0 nekoliko ohlapneje naˇcrtan v primerjavi s prvim primerom.
Vrednost statiˇcnega pogreˇska Essi Ta sicer znaˇsa precej manj za drugo os, medtem ko se je
Vrednost nastavitvenega ˇcasa T imei 0.00058 0.00544 za prvo os enormno poveˇcal. Nastavitveni ˇcas je v obeh
0.906 0.504 primerih krajˇsi, kar dodatno izboljˇsuje vrednost ocenjevalne
funkcije.
Testiranje je bilo dokaj uspeˇsno izvedeno, kar dokazuje tudi
visoka vrednost povpreˇcne ocenjevalne funkcije. Prenihaj
prve osi je bil nastavljen nekoliko nenatanˇcno, medtem ko
je prenihaj druge osi natanˇcno zadel zahtevano nastavitev.
Statiˇcni progreˇsek je pomemben del robotove natanˇcnosti.
Viˇsjo natanˇcnost je dosegel s prvo osjo, saj ta beleˇzi niˇzjo
stopnjo napake. Nastavitveni ˇcas je parameter, ki pove kako
robot zaniha blizu reˇsitve. Daljˇsi kot je nastavitveni ˇcas,
slabˇsa je kakovost parametrov. Doloˇca ga ozko toleranˇcno
obmoˇcje, tj. hitreje kot se robot ustali v tem obmoˇcju, krajˇsi
nastavitveni ˇcas ga odlikuje.
Slika 2: Prvo testiranje Slika 3: Drugo testiranje
Iz slike 2 je razvidno, da se je robot uspeˇsno premaknil za Grafiˇcno predstavljen odziv dopolnjuje kakovost tabelariˇcno
kot dva radiana, vendar v okolici nekoliko zanihal in povzro- predstavljenih rezultatov. Odziv je iz grafiˇcnega staliˇsˇca ka-
ˇcil dolg nastavitveni ˇcas, kar se sklada s tabelo 1. Z doda- kovostneje optimiziran kot prvi, najveˇc k temu pripomore
tnim eksperimentalnim nastavljanjem krmilnih parametrov krajˇsi nastavitveni ˇcas. Iz fizikalnega staliˇsˇca je treba ome-
bi lahko nastavitveni ˇcas drastiˇcno izboljˇsali, vendar oteˇze- niti, da so zaˇcetna eksperimentalna testiranja krmilnih pa-
vali preprosto uporabo naˇse aplikacije. Poleg tega bi bilo rametrov potekala prav na tem reˇzimu delovanja - P1 = 10
potrebno nekajkrat ponastaviti spekter moˇznih ˇstevil iz ka- % in P2 = 10 %. Pomeni, da so ti parametri najugodnejˇsi
terih pridobivamo posamezne ˇclene dvojic parametrov in jih za opisovano testiranje, medtem ko za druga testiranja ne
ˇcimbolj pribliˇzati k optimalnim nastavitvam, kar dodatno veljajo veˇc v popolni meri. To pa je prednost in obenem
slabost nastavljanja krmilnih parametrov.
4.3 Tretje testiranje
Tretje testiranje poosebljata tabela 3 in slika 4, zahtevana
kombinirana prenihaja znaˇsata P1 = 15 % in P2 = 25
%. Tabelariˇcni rezultati tretjega testiranja prinaˇsajo glede
na vrednost ocenjevalne funkcije pozitivne lastnosti, ven-
dar zahtevajo glede na natanˇcnost naˇcrtanega prenihaja in
StuCoSReC Proceedings of the 2015 2nd Student Computer Science Research Conference 16
Ljubljana, Slovenia, 6 October
