После долгих шастаний по форуме, решил собрать махенького робота который будет иметь способность обучаться и предсказывать маршрут, то есть направление черной линии. И заодно победить в онлайн конкурсе. Второе пролетел по времени за полторы недели еще до нового года на коленках, тяжеловато собирать, но вот что на данный момент получилось.
Конструкция проста, теоретически, но! Так как я планировал, что эта штука будет пролетать трассу за 4 сек. Оно летает со скоростью 2 м/с, из-за этого на переднем колесе пришлось добавить мотор для маневренности.
Конструкция :
at90s8515, 2 ключа на irz48 (что было под рукой), фото барьер классик lm311, 2 мотора и одна серва.
Нейронная сеть :
4 – входных сенсорных нейрона (они же фотодатчики)
3 – выходных мотонейрона (1-й мотор прямого хода, 2-й на рулевом колесе, 3-й серводвигатель).
Сама нейронная сеть 16 нейронов, пока играюсь с 8-мю.
Самое прикольное: целую ночь отучал «Неуловимого Джо» от вредной привычки «оНо» разгоняясь заезжало под кровать и там сидело. Только под утро удалось это «оно» отучить от этого.
roboforum.ru
Технический форум по робототехнике.
Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
- Вложения
-
- Джо
-
- Джо сзади
-
- Начальная модель сети
- сеть.PNG (5.82 КиБ) Просмотров: 4839
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
а как его обучать? константы щелкать?
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Обучение проходит, ставлю на стартовую позицию :
Кнопки для управления: 1-я старт – начало заезда и обучения.
Успешное Завершение – это езда по линии, с максимальным временем слета не более 0,1сек (пока так планирую), траса пишется в еепром и методом минимальных квадратов пересчитываются. Сейчас прорабатываю внутреннюю структуру нейронной сети и пробую оптимальный метод обучения. Конечно просто автомат было б проще .
2-я кнопка : пересчет весовых коэффициентов.
Кнопки для управления: 1-я старт – начало заезда и обучения.
Успешное Завершение – это езда по линии, с максимальным временем слета не более 0,1сек (пока так планирую), траса пишется в еепром и методом минимальных квадратов пересчитываются. Сейчас прорабатываю внутреннюю структуру нейронной сети и пробую оптимальный метод обучения. Конечно просто автомат было б проще .
2-я кнопка : пересчет весовых коэффициентов.
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Прикольно. Причесать бы их 
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
А поучаствовать в оффлайн-заезде? 
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
У меня возникли вопросы:
1) Какая функция активации используется?
2) Как определены весовые коэффциенты на начальном этапе?
3) По какой формуле они потом пересчитываются?
4) Что представляет собой нейрон программно?
5) Как программно представлены и реализованы связи?
6) Почему число нейронов входного и скрытого слоев одинаково?
Если такой упор делается на нейроподобоные структуры, то зачем писать в еепром? Ведь в теории нейрокомпьютеринга для таких вещей использую двунаправленную ассоциативную память.
Сейчас у Вас не все нейроны использованы, следовательно когла сеть обучится так просто задействовать остальные не получится - придется перестраивать все связи, переситывать весовые коэффициенты, значит либо сейчас избавиться от ненужных нейронов или использовать.
1) Какая функция активации используется?
2) Как определены весовые коэффциенты на начальном этапе?
3) По какой формуле они потом пересчитываются?
4) Что представляет собой нейрон программно?
5) Как программно представлены и реализованы связи?
6) Почему число нейронов входного и скрытого слоев одинаково?
Если такой упор делается на нейроподобоные структуры, то зачем писать в еепром? Ведь в теории нейрокомпьютеринга для таких вещей использую двунаправленную ассоциативную память.
Сейчас у Вас не все нейроны использованы, следовательно когла сеть обучится так просто задействовать остальные не получится - придется перестраивать все связи, переситывать весовые коэффициенты, значит либо сейчас избавиться от ненужных нейронов или использовать.
Последний раз редактировалось D1mcon 31 дек 2009, 15:06, всего редактировалось 2 раз(а).
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Самое первое мое видео, моя маленькая радость «ОНО» передумало ехать под кровать, а это означает, что нейронная сеть пытаеться учиться.
А оффлайн заезд похоже уже есть победитель кажись в 20-х числах объявили, я конечно расстроился, что не успел, но это я делаю потому что надо уже переходить на более серьезный уровень роботостроения, а не простые автоматы.
А оффлайн заезд похоже уже есть победитель кажись в 20-х числах объявили, я конечно расстроился, что не успел, но это я делаю потому что надо уже переходить на более серьезный уровень роботостроения, а не простые автоматы.
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Так соревнования не закончились, это просто был отдельный приз - вот народ сейчас от НГ праздников отойдёт и объявим следующие призы
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
D1mcon » Сегодня, 12:49
У меня возникли вопросы:
1) Какая функция активации используется?
2) Как определены весовые коэффциенты на начальном этапе?
3) По какой формуле они потом пересчитываются?
Если такой упор делается на нейроподобоные структуры, то зачем писать в еепром? Ведь в теории нейрокомпьютеринга для таких вещей использую двунаправленную ассоциативную память.
Сейчас у Вас не все нейроны использованы, следовательно когла сеть обучится так просто задействовать остальные не получится - придется перестраивать все связи, переситывать весовые коэффициенты.
Ответы
1) Мотонейроны : двигатель «вперед» и «поворотный» двигатель – имеют два режима (вкл/выкл) – пороговая функция , внутренние нейроны – линейная, а для сервы извращенно моя – выход формируется импульс от 1мс до 2мс.
2) Этот вопрос как раз пересекается с вопросом про еепром. Когда «оНо» просыпается весовые коэффициенты загружаются с еепрома , пересчет и обучение происходит в оперативке. Еепром еще применяю, чтоб анализировать данные для обучения. После удачного заезда тоже ложиться в еепром, чтоб когда выключить все не пропало, и к тому же для размножения. Стартовые весовые – это была целая баталия, пробовал с нулевых и с рандомайза, но в процессе «оНо» их выровняло и поехало, криво правда.
3) Формула – просто прохожу массив нейронов суммируя и на выход.
Проблемы пока такого типа :
1. Мало памяти, все микроконтроллер – буду еще упрощать методы пересчетов.
2. Нужна индикация – счас припаял дисплей – чтоб посмотреть что оно делает .
3. Буду малость переделывать всю сеть (НС), хочу добавить слои которые будут активироваться на подобные сегменты трассы, потому что такая линейная модель СН которую я пытался обучить похоже не эффективна.
4. Улучшить метод обучения – совместить с учителем и без, гибрид.
5. И «ОнО» вчера с разгона налетело но стену – отбило себе рулевое колесо и датчик линии, придется сделать прочнее корпус и усе остальное.
6. А .. чуть не забыл крутиться в голове идея отслеживать отмирающие связи между нейронами, чтоб на них не тратить время..
7. Трассу нормальную склеить надо
Прогу пишу на AVR Basice - простой зараза
У меня возникли вопросы:
1) Какая функция активации используется?
2) Как определены весовые коэффциенты на начальном этапе?
3) По какой формуле они потом пересчитываются?
Если такой упор делается на нейроподобоные структуры, то зачем писать в еепром? Ведь в теории нейрокомпьютеринга для таких вещей использую двунаправленную ассоциативную память.
Сейчас у Вас не все нейроны использованы, следовательно когла сеть обучится так просто задействовать остальные не получится - придется перестраивать все связи, переситывать весовые коэффициенты.
Ответы
1) Мотонейроны : двигатель «вперед» и «поворотный» двигатель – имеют два режима (вкл/выкл) – пороговая функция , внутренние нейроны – линейная, а для сервы извращенно моя – выход формируется импульс от 1мс до 2мс.
2) Этот вопрос как раз пересекается с вопросом про еепром. Когда «оНо» просыпается весовые коэффициенты загружаются с еепрома , пересчет и обучение происходит в оперативке. Еепром еще применяю, чтоб анализировать данные для обучения. После удачного заезда тоже ложиться в еепром, чтоб когда выключить все не пропало, и к тому же для размножения
. Стартовые весовые – это была целая баталия, пробовал с нулевых и с рандомайза, но в процессе «оНо» их выровняло и поехало, криво правда. 3) Формула – просто прохожу массив нейронов суммируя и на выход.
Проблемы пока такого типа :
1. Мало памяти, все микроконтроллер – буду еще упрощать методы пересчетов.
2. Нужна индикация – счас припаял дисплей – чтоб посмотреть что оно делает .
3. Буду малость переделывать всю сеть (НС), хочу добавить слои которые будут активироваться на подобные сегменты трассы, потому что такая линейная модель СН которую я пытался обучить похоже не эффективна.
4. Улучшить метод обучения – совместить с учителем и без, гибрид.
5. И «ОнО» вчера с разгона налетело но стену – отбило себе рулевое колесо и датчик линии, придется сделать прочнее корпус и усе остальное.
6. А .. чуть не забыл крутиться в голове идея отслеживать отмирающие связи между нейронами, чтоб на них не тратить время..
7. Трассу нормальную склеить надо
Прогу пишу на AVR Basice - простой зараза
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
JoHn_Syber писал(а):1) Мотонейроны : двигатель «вперед» и «поворотный» двигатель – имеют два режима (вкл/выкл) – пороговая функция , внутренние нейроны – линейная, а для сервы извращенно моя – выход формируется импульс от 1мс до 2мс.
тоже ложиться в еепром, чтоб когда выключить все не пропало, и к тому же для размножения . Стартовые весовые – это была целая баталия, пробовал с нулевых и с рандомайза, но в процессе «оНо» их выровняло и поехало, криво правда.
3) Формула – просто прохожу массив нейронов суммируя и на выход.
3. Буду малость переделывать всю сеть (НС), хочу добавить слои которые будут активироваться на подобные сегменты трассы, потому что такая линейная модель СН которую я пытался обучить похоже не эффективна.
6. А .. чуть не забыл крутиться в голове идея отслеживать отмирающие связи между нейронами, чтоб на них не тратить время..
1) В сети должна быть одна функция активации.
3) Про формулу - почему при рассчете весов не используется функция активации?
Весовые коеффициенты не могут быть нулевыми.
3. Зачем изменять? - Ваша задача научить робота определить это линия или нет, а для таких целей хватит и одного нейрона с сигмоидальной функцией активации. В сети не может быть слоев которые отключаются.
6. Почему связи отмирают? У вас в сети уже наступил паралич? Тогда попробуйте поменять трассу. Структура сети, обычно, задается, ее поведение определяют весовые коэффициенты, связи если "отмирают" или каким-то образом добавляют новые приводят к небходимости перерасчета всех весовых коэффициентов.
Но все жы вы не ответили, как программно представлен нейрон и организованны связи между ними. Особенно меня интересует последнее.
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Обобщу вопросы D1mcon'а - можно код в студию?=)
Тоже очень интересны нейронные сети, сам их мучаю, потому интересна уже готовая реализация.
Тоже очень интересны нейронные сети, сам их мучаю, потому интересна уже готовая реализация.
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
А как узнать, научается ли "оно" ездить по линии, или именно только по этой трассе?
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
этот вопрос можно поставить даже более широко: а не получится ли так, что участники соревнований будут подстраивать свои машины именно под каждую трассу (можно даже забить её в память, наподобие 10 сек влево, 50 щелчков энкодера и т.д.)?
Re: Мой первый Line Tracer c нейронной сетью «Неуловимый Джо»
Ну тогда это уже не нейронная сеть