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[bachelor-thesis/written-stuff.git] / Ausarbeitung / experiment2.tex
index ba75ff5..ad83cc8 100644 (file)
@@ -13,19 +13,17 @@ the target distance resp. the target angle was adjusted, while the velocity
 remained unadjusted.
 
 Fitting the function\index{fit function} was done with \acs{GNU} R\index{GNU R}
 remained unadjusted.
 
 Fitting the function\index{fit function} was done with \acs{GNU} R\index{GNU R}
-through a wrapper script which is explained in section~\ref{sec:impl:eval}. In
-this experiment, a linear fit of the form $o = a*v+b*i+c$ was used, with $o$
-being the measured value, $v$ the input velocity, $i$ the target distance or
-angle, and $a,b,c \in \mathbb{R}$. The fitted values \todo{how? least
-square?} for $a, b, c$ were then used in the algorithm to calculate the adapted
-target distance or angle.
+through the wrapper script \prog{graph.sh} which is explained in
+section~\ref{sec:impl:eval}. In this experiment, a 2-dimensional linear fit for
+the measured value was determined by the method of least squares, with target
+value (angle or distance) and velocity as input parameters. The fit function was
+then used in the algorithm to calculate the adapted target distance or angle.
 
 \section{Setup}
 The hardware setup was exactly the same as in Experiment 1. However, in this
 
 \section{Setup}
 The hardware setup was exactly the same as in Experiment 1. However, in this
-experiment the application \cmd{mean\_correction\_test} was used to measure
+experiment the application \prog{mean\_correction\_test} was used to measure
 data. It did exactly the same as the application from Experiment 1, except that
 data. It did exactly the same as the application from Experiment 1, except that
-it adapted the target distance resp. target angle according to the algorithm
-described above.
+it adapted the target value according to the method described above.
 
 \section{Results}
 \begin{figure}[p!]
 
 \section{Results}
 \begin{figure}[p!]
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