1. Sviluppo di tool di gestione ed analisi di un
simulatore Neuro-Fuzzy di prestazioni per
veicoli da competizione
Università degli Studi di Camerino
Facoltà di Scienze e Tecnologie
Corso di Laurea Specialistica in Informatica – Classe 23/S
Dipartimento di Matematica e Informatica
Tesi di Laurea Sperimentale
in Ingegneria del Software 2
Anno Accademico 2008-2009
Laureando: Dott. Stefano Ficcadenti
Relatore: Prof. Flavio Corradini
Correlatore: Ing. Pierluigi Antonini
Camerino, 15 Dicembre 2009

2. 2
 Ambiente MATLAB
 FuNN RaCE
 Sviluppo del Tool
 VRML e Virtual Reality Toolbox
 Modulo Neuro-Fuzzy
 Conclusioni
Sommario
FuNN RaCE – Tesi di Laurea Sperimentale in Ingegneria del Software 2

3. 3
Argomento di Ricerca
Interfaccia del sistema di simulazione Neuro-Fuzzy
1. Studio del linguaggio di programmazione
2. Analisi del software
3. Modifica della struttura ad oggetti
4. Modifica dell’interfaccia di inserimento dati
5. Modifica dell’interfaccia di analisi dei dati
6. Implementazione della visualizzazione tridimensionale
mediante VRML
7. Modifica del sistema di gestione e generazione delle regole
Neuro-Fuzzy
Attività salienti
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 Linguaggio di alto livello per il calcolo tecnico
 Ambiente di sviluppo per la gestione di codice, file e dati
 Strumenti interattivi per la risoluzione di problemi e la
progettazione
 Set di funzioni matematiche
 Funzioni grafiche 2D e 3D
 Strumenti per la creazione di interfacce grafiche
 Funzioni di integrazione con altri linguaggi
Elemento base -> array
Estensioni:
Application-specific -> toolboxes
Ambiente MATLAB
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Per definire una nuova Classe (due metodi):
 singolo M-File
 diversi M-File in una @ClassName directory
Metodi standard (di base):
 costruttore
 display
 set e get
 subsref e subsasgn
Ci sono 2 tipi di Proprietà:
 di archivio
 dipendenti
Object Oriented Programming in MATLAB
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Tipi di metodi:
 Ordinary methods
 Constructor methods
 Destructor methods
 Property access methods
 Static methods
 Abstract methods

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Strumento GUIDE: Layout Editor, Figure Resize Tab, Menu Editor,
Align Objects, Tab Order Editor, Property Inspector, Object
Browser, Run e M-File Editor.
1. Progettazione della GUI (FIG)
2. Programmazione della GUI (M-File)
Graphical User Interface in MATLAB
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Fuzzy Neural Network Race Car Evaluation System
Utilizza:
 MATLAB (versione R2007a)
 Simulink
 Fuzzy Logic
 Neural Network
 Virtual Reality
FuNN RaCE
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8. 8
Il modello della vettura è suddiviso in sistemi e sottosistemi e
preleva i dati dall’esterno per poterli elaborare eseguendo delle
integrazioni delle equazioni di moto.
Modello Simulink della vettura
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9. 9
Avvicinare la logica classica al pensiero umano
…“verità parziali”…
Definizione: Un insieme fuzzy è definito da una funzione di
appartenenza
Di conseguenza si definisce:
Un esempio di sistema di inferenza è il modello di Takagi-Sugeno-
Kang
Logica Fuzzy
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E’ un modello matematico/informatico di calcolo basato sulle reti
neurali biologiche
Esempio: ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)
Neural Network
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Struttura del Software
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Intefaccia Grafica
Modalità di utilizzo Esempio – Lancio di una Simulazione
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Command Window
picchio = load('picchio.car.mat');
tra = load('magione_chiuso_pulito_09.track.mat');
d = driver;
car = auto;
car.chassis = picchio.chassis_picchio;
car.frontsusp = picchio.frontsusp_picchio;
car.rearsusp = picchio.rearsusp_picchio;
car.frontwheels = picchio.ruotaAnt_picchio;
car.rearwheels = picchio.ruotaPost_picchio;
car.brake = picchio.brake_picchio;
car.engine = picchio.engine_picchio;
car.driveline = picchio.driveline_picchio;
t = track;
t.road = tra.trac.road;
t.roughness = tra.trac.roughness;
t.ref = tra.trac.ref;
sim_prova = FRsim;
sim_prova.auto = car;
sim_prova.track = t;
sim_prova.driver = d;
sim_prova.compute = 1;
sim_prova.results;
sim_prova.save;

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 Correzione del software “iniziale”
Struttura ad oggetti
Interfaccia di inserimento dati
 Ottimizzazione del codice
findobj -> handles
plot -> line
 Procedura di installazione
setup_fun
 Revisione dell’interfaccia di analisi dei dati
 Revisione dell’interfaccia principale
log
Menù FuNN
Menù Help
Sviluppo del Tool
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Slow Ramp
Handles:
 loadcount
 plotcount
 directoryname
 nomi
 legenda
 data
 plotdata
Visualizzazione dei risultati (Result Manager)
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Necessita di strumenti di sviluppo e di editing (editor testuali,
editor visuali e players)
 Nodo transform (translation, rotation,scale, ecc.)
 Oggetti complessi: nodi IndexLineSet e IndexFaceSet
 Gestione Luci: nodi DirectionalLight, SpotLight e
PointLight
 Textures (GIF, JPG e PNG)
 Elementi base della navigazione: nodi Viewpoint,
NavigationInfo, Collision, Anchor, Inline
 Strutture complesse: nodo ElevationGrid e comandi DEF,USE
e PROTO
 Mondi animati: nodo TimeSensor, fields (field, exposedField,
eventIn e eventOut), Interpolatori e comando ROUTE
 Nodo Sound (MIDI e WAV)
VRML Virtual Reality Modeling Language
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Virtual Reality Toolbox (VRML Viewer , VRML Editor)
Simulink Interface MATLAB Interface
L’interazione tra .wrl e MATLAB
avviene tramite:
 Function reference
 vrworld Objects
 vrnode Objects

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1. Elaborazione dati in input
Dati presi in input: scale, freq, simulation, avi
simulation.results: Sospesa_pos, omega_ruote, steer,
Z_nonSosp
Campionamento in base al parametro “freq”
2. Creazione dell’ambiente virtuale
Caricamento Ambiente 3D (file .wrl)
Inserimento Nodi Car e Wheels
Posizionamento iniziale del telaio e delle 4 ruote
Animazione in VRML AnimCarVRML
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Vengono utilizzati i campi translation e rotation dei nodi Transform
 translation [x y z]
 rotation [x y z a]
Iterazione ad ogni ciclo:
 Traslazione vettura
 Traslazione di ciascuna ruota (compreso Z_nonsosp)
 Rotazione della vettura secondo gli angoli roll, pitch e yaw (Angoli di Eulero)
 Rotazione di ciascuna ruota secondo gli angoli di sterzata
 Rotazione di ciascuna ruota intorno al proprio centro
 Traslazione dei nodi Viewpoint (usati come Camera Car)
3 Ciclo che realizza l’animazione 3D
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sdr MATLAB sdr VRML

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Processo di sviluppo:
1. Inizializzare le variabili per creare il
setup di base
2. Eventualmente applicare uno
scostamento random per creare un
set di valori distinti
3. Determinare la prova sperimentale
4. Avviare la simulazione
5. Post-processing per elaborare i
risultati
6. Addestramento della rete
7. Analisi dell’indice di prestazione scelto
(es. UG o Kus)
Modulo Neuro-Fuzzy
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Struttura setup:
 .int
 .range
 .assetti
 .dati
Sottomenù di FuNN:
 New setup
 Load setup
 Chassis
 Front Suspension
 Rear Suspension
 Generate Datafile
Menù FuNN
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Tools per l’addestramento (Fuzzy Logic Toolbox)
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Risultati raggiunti:
 Stabilità
 Completezza (interfaccia grafica + linea di comando)
Possibili sviluppi futuri:
 Classe Driver
 Migliorare le prestazioni del simulatore
 Migliorare il piano dell’animazione 3D
 Completare integrazione del modulo neuro-fuzzy
Conclusioni
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