Estimación de distancia con sensores ópticos reflexivos usando redes neuronales con funciones de base radial para aplicaciones embebidas
Os sensores de reflexão óticos paramedir distância caracterizam-se pelanão linearida de da saída. Essa condiçãodeve ser assumida pelas unidades de processamento nas quais os sensoressão utilizados. O presente artigo tem como objetivo reduzir o custo computacional, em termos de espaço dememória e tem...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- article
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
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- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1915
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Estimación de distancia con sensores ópticos reflexivos usando redes neuronales con funciones de base radial para aplicaciones embebidas Estimação de distância com sensores óticos reflexivos usando redes neurais com funções de base radial para aplicações embutidas Distance Estimation with Reflective Optical Sensors Using Neural Networks with Radial Basis Functions for Embedded Applications |
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Os sensores de reflexão óticos paramedir distância caracterizam-se pelanão linearida de da saída. Essa condiçãodeve ser assumida pelas unidades de processamento nas quais os sensoressão utilizados. O presente artigo tem como objetivo reduzir o custo computacional, em termos de espaço dememória e tempo de processamento,na linearização da saída dos sensores que podem ser usados em sistemas embutidos de baixo custo. Os resultadosde dois diferentes sensores indicam quea curva exponencial estimada pode ser ajustada usando-se redes neuronaiscom funções de base radial com uma redução de mais de 50% no tempo de processamento. Para projetar a rede, estudou-se a eficiência quanto aotamanho da rede e da distribuição dos centroides com resultados importantes. A redução do tempo e do es paçoatingida permite o aproveitamento dosrecursos do sistema em outras tarefas e,ao mesmo tempo, possibilita aumentara frequência da amostra na aquisição. |
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Estimación de distancia con sensores ópticos reflexivos usando redes neuronales con funciones de base radial para aplicaciones embebidasEstimação de distância com sensores óticos reflexivos usando redes neurais com funções de base radial para aplicações embutidasDistance Estimation with Reflective Optical Sensors Using Neural Networks with Radial Basis Functions for Embedded ApplicationsBotero Valencia, Juan SebastiánMorantes Guzmán, Luis JavierOs sensores de reflexão óticos paramedir distância caracterizam-se pelanão linearida de da saída. Essa condiçãodeve ser assumida pelas unidades de processamento nas quais os sensoressão utilizados. O presente artigo tem como objetivo reduzir o custo computacional, em termos de espaço dememória e tempo de processamento,na linearização da saída dos sensores que podem ser usados em sistemas embutidos de baixo custo. Os resultadosde dois diferentes sensores indicam quea curva exponencial estimada pode ser ajustada usando-se redes neuronaiscom funções de base radial com uma redução de mais de 50% no tempo de processamento. Para projetar a rede, estudou-se a eficiência quanto aotamanho da rede e da distribuição dos centroides com resultados importantes. A redução do tempo e do es paçoatingida permite o aproveitamento dosrecursos do sistema em outras tarefas e,ao mesmo tempo, possibilita aumentara frequência da amostra na aquisição.Los sensores de reflexión ópticos paramedir distancia se caracterizan por lano linealidad de la salida. Esta condicióndeben asumirla las unidades deprocesamiento donde son utilizados.El presente artículo tiene por objetoreducir el costo computacional, entérminos de espacio de memoria y tiempode procesamiento, en la linealizaciónde la salida de los sensores para serusados en sistemas embebidos de bajocosto. Los resultados de dos diferentessensores indican que la curva exponencialestimada se puede ajustar usandoredes neuronales con funciones de baseradial con una reducción de más del50 % en el tiempo de procesamiento.Para el diseño de la red se estudió laeficiencia respecto al tamaño de la redy a la distribución de los centroidescon resultados importantes. La reduccióndel tiempo y de espacio logradapermite aprovechar los recursos delsistema en otras tareas, al mismo tiempoque posibilita aumentar la frecuencia demuestreo en la adquisición.Reflective optical sensors that measure distances are characterized by thenon-linearity of their output. Processing units in which these are used must allow for such conditions. This paper aims to reduce computational costs regarding storage capacity and processing times by linearizing sensor outputs to be used in low-budget embedded systems. Results from two different sensors show that the esteemed exponential curve can bead justed using neural networks with radial basis functions, with a reduction of over 50% in processing time. Regarding the design of the network,the paper focused on its efficiency in terms of the size of the network and the distribution of centroids, yielding important results. The achieve dreduction in time and space allows for the use of the system’s resources in other tasks, while it also allows foran increase of the sampling frequency in data acquisition.Pontificia Universidad Javeriana2020-04-16T17:28:24Z2020-04-16T17:28:24Z2013-05-10http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleArticleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/19152011-27690123-2126http://hdl.handle.net/10554/25675spahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1915/3945http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1915/17693Ingenieria y Universidad; Vol 17 No 1 (2013): January-June; 27-40Ingenieria y Universidad; Vol. 17 Núm. 1 (2013): Enero–Junio; 27-40Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:44:16Z |