Class FeatureNormalizer

java.lang.Object
it.unisa.diem.ai.torcs.utils.FeatureNormalizer

public class FeatureNormalizer extends Object
Classe responsabile della normalizzazione dei vettori di feature. Ogni valore viene trasformato nel range [0,1] usando il metodo Min-Max, in base ai valori minimi e massimi attesi per ciascuna feature.
  • Field Details

    • MIN_TRACK_EDGE

      public static final double MIN_TRACK_EDGE
      Valore minimo e massimo atteso per i sensori di bordo pista (track edge sensors).
      See Also:
    • MAX_TRACK_EDGE

      public static final double MAX_TRACK_EDGE
      See Also:
    • MIN_SPEED_X

      public static final double MIN_SPEED_X
      Velocità longitudinale minima e massima dell’auto (speedX, in km/h).
      See Also:
    • MAX_SPEED_X

      public static final double MAX_SPEED_X
      See Also:
    • MIN_SPEED_Y

      public static final double MIN_SPEED_Y
      Velocità laterale minima e massima dell’auto (speedY, in km/h).
      See Also:
    • MAX_SPEED_Y

      public static final double MAX_SPEED_Y
      See Also:
    • MIN_TRACK_POSITION

      public static final double MIN_TRACK_POSITION
      Posizione laterale sulla pista (track position ∈ [-1, 1]).
      See Also:
    • MAX_TRACK_POSITION

      public static final double MAX_TRACK_POSITION
      See Also:
    • MIN_ANGLE_TO_TRACK_AXIS

      public static final double MIN_ANGLE_TO_TRACK_AXIS
      Angolo rispetto all’asse pista (in radianti, range [-π, π]).
      See Also:
    • MAX_ANGLE_TO_TRACK_AXIS

      public static final double MAX_ANGLE_TO_TRACK_AXIS
      See Also:
  • Constructor Details

    • FeatureNormalizer

      public FeatureNormalizer()
  • Method Details

    • normalize

      public FeatureVector normalize(FeatureVector fv)
      Applica la normalizzazione Min-Max al vettore di feature fornito, restituendo un nuovo oggetto FeatureVector con valori nel range [0, 1].
      Parameters:
      fv - il vettore di feature da normalizzare
      Returns:
      un nuovo FeatureVector con valori normalizzati