roboforum.ru

По-моему лучше решать задачи поэтапно. Я выражаю свой подход к проблеме. По мне так лучше чем философствовать о навороченных нейронных сетях и мечтать о том как оно должно быть в идеале (это хорошо - есть к чему стремиться), гораздо лучше научить ползать по квартире букашку на Атмеге, имеющей в голове битовую карту юрты и науськаную прокладывать себе дорогу и объезжать препятствия. Затем задачу усложнить.
Вот у  Dead-а верный подход. Он взял задачу, которая интересна ему и потихоньку её ковыряет.

Myp писал(а):карта это не  гут
в  мозг робота надо максимум загонять схематичный план  помещений
ориентирование и нахождение пути должно быть  через зрение и интеллект

1. Схематичный план помещений это как?
2. Нахождение пути через интеллект это зачем? Для этого есть готовые алгоритмы вообще-то, тот же поиск пути на графах (работает как в случае растровых, так и в случае векторных карт).

Myp писал(а):в идеале просто выбирать нужную тактику движения в завис от обстановки(допустим шаблон действий для улицы, шаблон  для комнаты, шаблон для леса и тд.)

До такого уровня еще пахать и пахать.

Myp писал(а):привязываться к карте записанной в памяти робота это вобще детсад
нужна система ориентирования реального времени с зачатком интеллекта, распознавание объектов

Если робот ориентирующийся по карте это детсад, то мы тут все вообще еще не родились.

Myp писал(а):я считаю что если можно создать алгоритм осознанного определения объектов то вопрос ориентирования в этих объектах будет решаем

1. Алгоритм осознанного определения объектов - это ИИ что ли? Который все понимает? Тогда конечно он по определению будет решать любую задачу - раз все понимает .

Myp писал(а):нельзя заморачиваться на создании точных карт и маршрутов надо создавать максимально сложные нейронные цепи чтобы робот мог на местности научиться передвигаться на какието дистанции

На современном уровне понимания работы нейросетей это не совсем как бы осуществимо, с этой точки зрения гораздо вероятней сейчас деньги на спортлото зарабатывать или в казино, чем такие нейросети угадывать как строить

Myp писал(а):закройте глаза и пройдите из комнаты в комнату
может вы и расшибёте нос или мебель уроните но вы пройдёте полюбому, так как у вас есть сенсоры столкновения и ПРИМЕРНОЕ понимание куда  надо повернуть если что случиться.
тоесть знание что другая комната не дальше чем через 20 шагов и не ближе чем через 7, и повернуть надо по дороге минимум один раз на 90 градусов.
простейшие устойчивые паттерны которые у вас уже есть, плюс то чему вы научитесь пока ходите с закрытыми глазами(быстро не идти, если стена попробовать рядом)

И при чем тут нейросети?

Myp писал(а):короче обычные математические алгоритмы не рулят в неоределённой и меняющейся среде

Можете доказать?

Дальше больше - действительно ли среда так уж полностью неопределена? Я бы сказал что среда очень даже предсказуема, возможные вариации её очень незначительны. Одно ведь дело с закрытыми глазами дома пройти, а другое - по минному полю, где накидано колючей проволоки под ногами.

SSG писал(а):По-моему лучше решать задачи поэтапно.

Correct.

SSG писал(а):По мне так лучше чем философствовать о навороченных нейронных сетях и мечтать о том как оно должно быть в идеале (это хорошо - есть к чему стремиться)

А почему же именно философствовать? Ими можно на практике заниматься вполне

SSG писал(а):гораздо лучше научить ползать по квартире букашку на Атмеге, имеющей в голове битовую карту юрты и науськаную прокладывать себе дорогу и объезжать препятствия.

Здесь главная проблема локализации, а объезжать препятствия и составлять карту можно и на ходу.

Были бы там еще и достижения интересные, кроме черных ящиков для анализа биржевых курсов, чтобы в них разбираться...

да какая разница к чему прикручивать, это же не пропеллер чтоб его можно было использовать только в самолётах. это скорей уж железо из которого можно сварганить что угодно.

GeneHunter - пакет для решения задач оптимизации с помощью генетических алгоритмов.
В его состав входит надстройка Excel, которая позволяет решать задачи оптимизации прямо в электронных таблицах, библиотека генетических алгоритмов (DLL), подключив которую можно использовать генетические алгоритмы в ваших собственных программах, а также комплект примеров использования пакета для решения разнообразных задач, которые содержат множесто полезных идей. GeneHunter позволяет создавать мощные модели генетических алгоритмов, а возможность настраивать в них любые параметры делает эти модели очень гибкими.

бери и используй...

сети тем и хороши что им пофигу что анализировать, они могут анализировать как биржевой курс так и звук и изображение
соответсно и прогнозировать

1. Схематичный план помещений это как? Smile

то что комната квадратная, имеет 2 двери напротив друг друга, окно и примерно 15м2 площади ну и плюс описание остальных комнат и как они соединены.

Пока, насколько мне известно, распознавание образов в значительно степени реализуется без нейросетей.

и да и нет
имея засланца на кафедре математики я немного в курсе чем они там "играються"
вы когданить с ситемами видеонаблюдения работали?(мне раньше на работе приходилось сталкиваться со всякими разными программами видеонаблюдения, оч часто там используются принципы нейросетей чтобы распознавать движущиеся и статичные фигуры людей, автомобили, животных причём очень удачно)

Если робот ориентирующийся по карте это детсад, то мы тут все вообще еще не родились.

любой 3д принтер или фрез станок это робот ориентирующийся по карте. просто в идеальных условиях(система координат и малая погрешность)
вводим 3д карту поверхности и фреза эту карту повторяет, станки вон почти в каждом гараже =)) строят
если принтер вывернуть наизнанку он вам на полу хоть мадонну нарисует лишь бы пол был ровный...

1. Алгоритм осознанного определения объектов - это ИИ что ли? Который все понимает? Smile Тогда конечно он по определению будет решать любую задачу - раз все понимает Smile.

ага, именно так, всяких коров кошек собак людей и автомобили определять уже возможно, чёткие предметы вроде табуреток тоже.

И при чем тут нейросети?

дык притом
человек это большААААя нейросеть=) а закрыв глаза мы катастрофически уменьшаем количество входных сигналов для упрощения модели, так сказать ближе к действительности, к роботам.

смысл в том что имея какойо минимальный набор знаний в памяти, и установив правильно вероятности, можно отсечь абсурдные случайные движения и получить со временем эффективное движение(по сравнению с роботом который движеться рандомом)

Можете доказать? Smile

неа, чукча не писатель чукча читатель =/
зато опять же с умными людьми с кафедры математики общался

А что за векторные карты-то такие? В двух словах если можно. Пойму.


И еще, если конструкция достаточно устойчивая, а на поверхности нет существенных изъянов, то следить за "полом" с помощью зрения с целью экономии вычислительных ресурсов может и не стоит? Может использовать другие датчики, чтобы в обрыв не свалиться?

Я согласен, что отлавливать контуры объектов, выделять объекты отличающиеся по цвету на снятом изображении не очень и сложно, если нет сложных текстур (того же ковра на полу). Но задача распознавания (в смысле узнавания сложного да еще и движущегося объекта) - простите! Это поле исследований далеко не одиночек, а целых исследовательских центров. Поэтому, компромиссным вариантом и выступает вариант с маяками-метками, содержащими информацию о месте,  в подготовленном пространстве и поиском в снимках неподготовленного пространстве областей, которые с высокой вероятностью могут являться изображениями известных железной дуре не сложных по текстуре поверхности и форме объектов, по размерам и положению которых можно делать некоторые гипотезы о расстяниях до них и пр.

2 Мур

я на работе в основном днём сижу изображаю деловую занятость и имею полное право плевать в потолок и размышлять.  что собсно и делаю во всех доступных ветках форума.

Эх... хорошая у Вас работа!  :D

Целиком и полностью согласен насчет конструктивной критики, эволюции и пр.
А вот

в ближайшее время попытаюсь хоть какойто интеллект собрать на базе кпк(чип-дип *** 2 недели заказ на почту отправить не могли а теперь ещё по почте 2 неделю посылка идёт. как придёт в ту же неделю соберу ездящий прототип и пойду программить сеть)

Интересно! Расскажете потом?...

2 All
А никто не делал проекта с зачатками зрения (типа пошел-нашел-принес или прикатил, например мячик яркий)?

Myp писал(а):

Были бы там еще и достижения интересные, кроме черных ящиков для анализа биржевых курсов, чтобы в них разбираться...

да какая разница к чему прикручивать, это же не пропеллер чтоб его можно было использовать только в самолётах. это скорей уж железо из которого можно сварганить что угодно.

сети тем и хороши что им пофигу что анализировать, они могут анализировать как биржевой курс так и звук и изображение
соответсно и прогнозировать

Да простая разница - не получается его пока "куда угодно" прикрутить, чтобы эффективно было

Myp писал(а):

GeneHunter - пакет для решения задач оптимизации с помощью генетических алгоритмов.
В его состав входит надстройка Excel, которая позволяет решать задачи оптимизации прямо в электронных таблицах, библиотека генетических алгоритмов (DLL), подключив которую можно использовать генетические алгоритмы в ваших собственных программах, а также комплект примеров использования пакета для решения разнообразных задач, которые содержат множесто полезных идей. GeneHunter позволяет создавать мощные модели генетических алгоритмов, а возможность настраивать в них любые параметры делает эти модели очень гибкими.

бери и используй...

Вы точно осознаете что генетические алгоритмы и нейросети это вообще две большие разницы?

Myp писал(а):

1. Схематичный план помещений это как? Smile

то что комната квадратная, имеет 2 двери напротив друг друга, окно и примерно 15м2 площади ну и плюс описание остальных комнат и как они соединены.

На словах у всех это хорошо получается
Однако ИИ еще не изобретен - эскиз структуры данных сюда пожалуйста!

Myp писал(а):

Пока, насколько мне известно, распознавание образов в значительно степени реализуется без нейросетей.

и да и нет
имея засланца на кафедре математики я немного в курсе чем они там "играються"
вы когданить с ситемами видеонаблюдения работали?(мне раньше на работе приходилось сталкиваться со всякими разными программами видеонаблюдения, оч часто там используются принципы нейросетей чтобы распознавать движущиеся и статичные фигуры людей, автомобили, животных причём очень удачно)

Именно таки нейросети или "принципы нейросетей, реализованные в конкретных математических алгоритмах заточенных на определение специальных видов образов"?

Myp писал(а):

Если робот ориентирующийся по карте это детсад, то мы тут все вообще еще не родились.

любой 3д принтер или фрез станок это робот ориентирующийся по карте. просто в идеальных условиях(система координат и малая погрешность)
вводим 3д карту поверхности и фреза эту карту повторяет, станки вон почти в каждом гараже =)) строят
если принтер вывернуть наизнанку он вам на полу хоть мадонну нарисует лишь бы пол был ровный...

Ключевое слово - "идеальных"

Myp писал(а):

1. Алгоритм осознанного определения объектов - это ИИ что ли? Который все понимает? Smile Тогда конечно он по определению будет решать любую задачу - раз все понимает Smile.

ага, именно так, всяких коров кошек собак людей и автомобили определять уже возможно, чёткие предметы вроде табуреток тоже.

Myp писал(а):

И при чем тут нейросети?

дык притом
человек это большААААя нейросеть=) а закрыв глаза мы катастрофически уменьшаем количество входных сигналов для упрощения модели, так сказать ближе к действительности, к роботам.

Угу, ну-ну. А ничего что человек в этом случае использует, нифига не слабую, уже построенную с помощью глаз модель? Вы уверены что можно достичь такого же уровня интеллекта без зрения? И не надо мне тут рассказывать про то, что "человек, рожденный слепым", у него, простите, до этого был не 1 миллион лет эволюции со зрением

Myp писал(а):смысл в том что имея какойо минимальный набор знаний в памяти, и установив правильно вероятности, можно отсечь абсурдные случайные движения и получить со временем эффективное движение(по сравнению с роботом который движеться рандомом)

Нда, ну по сравнению с рандомом можеть и можно получить что-то, а вот по сравнению с точными алгоритмами...

Myp писал(а):

Можете доказать? Smile

неа, чукча не писатель чукча читатель =/
зато опять же с умными людьми с кафедры математики общался

И что они говорят?