roboforum.ru

Технический форум по робототехнике.


Автономная навигация робота

Здесь расположены обсуждения и проекты, которые с точки зрения администрации форума представляют наибольший интерес.
Правила форума
В этом форуме новые темы не создаются, однако обсуждение допустимо.

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 11 май 2011, 19:20

Изображение

Это частный случай карты Кохонена, в которой только один «нейрон». В начале этот нейрон (Fi) будет сильно изменять своё значение, подстраиваясь под значения выборки (Fx), но чем ближе к концу обучения, тем меньше будет Fi изменяться, так как воздействие на него с течением времени будет ослабляться коэффициентом Ki. В результате значение Fi окажется в точке, вокруг которой «роятся» значения выборки Fx, то есть в «кластере».

Чем это отличается от усреднения (математического ожидания)?

Да тем, что если в усредняемой выборке попадётся «скачёк», значение которого будет сильно отличаться от значения «кластера», то при усреднении этот скачёк уведёт в сторону усреднённое значение от фактического «кластерного» значения параметра.
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение =DeaD= » 11 май 2011, 19:29

Так этот скачек и так и так уведет значение в сторону. Просто попробуй проверить на среднее по матожиданию ;)

Добавлено спустя 58 секунд:
Ибо этот скачек в среднем тут попадётся те же 100 раз в среднем и так же всё в его сторону уплывёт.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Аватара пользователя
=DeaD=
 
Сообщения: 24218
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01
Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов

Re: Автономная навигация робота

Сообщение Michael_K » 11 май 2011, 19:31

Честно, не вижу оснований для такого вывода.
Скачок усреднится ровно так же, как и любое другое значение - в среднем с ровно тем же весом.

Добавлено спустя 18 секунд:
Dead апиридил.
Аватара пользователя
Michael_K
 
Сообщения: 6028
Зарегистрирован: 07 окт 2009, 00:29
Откуда: СПб

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 11 май 2011, 19:41

=DeaD= писал(а):Ибо этот скачек в среднем тут попадётся те же 100 раз в среднем и так же всё в его сторону уплывёт.

Вот только отклонение от текущего значения берётся не целиком а только его часть (Fx – Fi)*Ki, которая ещё и уменьшается с течением времени, и соответственно эта часть (если она не повторяется слишком часто) не может в общей массе существенно повлиять на конечный результат.

Нет, при таком алгоритме как бы «голосует» большинство, и одиночные «скачки» будут просто проигнорированы (вот если бы их побольше было бы, тогда повлияло бы на конечный результат существенно).
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение =DeaD= » 11 май 2011, 19:48

Ровно так же как и при усреднении.

Just try! ;)
(просто попробуй реально выдать среднее и этот алгоритм что выдаст в среднем при N-кратном запуске на перетусованном массиве измерений и найти 10 отличий)

Добавлено спустя 5 минут 10 секунд:
Игнорирование скачков выполняется классически отсеканием какого-то % значений отклоняющихся более всего от среднего. Два простейших подхода:
1. Медиана;
2. Выкидываем 5% минимальных и 5% максимальных, затем ищем среднее;

Очевидно медиана, это когда выкинули 49.999% минимальных и 49.999% максимальных, осталось 0.002% посредине :)
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Аватара пользователя
=DeaD=
 
Сообщения: 24218
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01
Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 11 май 2011, 23:23

Попробовал сделать несколько экспериментов на искусственно сгенерированных выборках данных, и получилось что результаты работы «кластерного» алгоритма близки к среднему значению, и одиночные «скачки» на него влияют.

Однако на практике «кластерный» алгоритм, почему-то даёт лучшие результаты, чем просто усреднение. Возможно, закон распределения случайной величины в искусственно сгенерированной выборке отличается от закона распределения выборки полученной при измерении реального параметра, и у этого алгоритма на выходе действительно получается значение стоящее ближе к фактическому значению измеряемого параметра, чем просто усреднённое значение выборки. В общем, тут нужно тестировать и сравнивать на реальных данных (таблицы, графики и т.д.).
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение =DeaD= » 12 май 2011, 07:46

Я бы сказал так - на среднее значение глюк повлияет гарантированно и известно как, а на этот подход среднее значение влияет с некоторым случайным весом. Т.е. если хочешь получить то же самое, но вычислительно дешевле - возьми не арифметическое среднее, а вероятностное среднее, которое вычисляется как Fx=(S1*F1+S2*F2+...+Sn*Fn)/(S1+S2+...Sn), где Fi это измерения, а Si это случайные величины от 1 до 100 с равномерным распределением.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Аватара пользователя
=DeaD=
 
Сообщения: 24218
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01
Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 12 май 2011, 08:49

Можно будет попробовать, возможно, действительно на результат, в лучшую сторону, влияет именно случайная составляющая в цикле расчёта параметра по выборке.

Ну, как бы ни было, но этот метод хорошо работает на практике. Так что побольше бы таких «случайностей» :wink:
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение Виталий » 12 май 2011, 13:22

Однако на практике «кластерный» алгоритм, почему-то даёт лучшие результаты, чем просто усреднение.

Даже и не знаю. Я бы назвал этот алгоритм рандомизированным.
Это правда в реальном случае и неправда в предельном.
Если массив достаточно большой, то результаты будут почти неотличимы, а если массив маленький, то рандомизированный алгоритм в среднем будет давать лучшую оценку, т.к. будет игнорировать выбросы.
Самый известный из таких алгоритмов - RANSAC.
Все новости о моих проектах http://savethebest.ru
Аватара пользователя
Виталий
 
Сообщения: 2114
Зарегистрирован: 08 окт 2004, 16:43
Откуда: St. Petersburg
Skype: quark-bot
ФИО: Клебан Виталий

Re: Автономная навигация робота

Сообщение =DeaD= » 12 май 2011, 14:53

Виталий писал(а):Если массив достаточно большой, то результаты будут почти неотличимы, а если массив маленький, то рандомизированный алгоритм в среднем будет давать лучшую оценку, т.к. будет игнорировать выбросы.

Смотря что считать этим "в среднем". Я всё еще считаю, что в смысле матожидания он "в среднем" будет давать ровно арифметическое среднее.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Аватара пользователя
=DeaD=
 
Сообщения: 24218
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01
Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 12 май 2011, 17:56

О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И опыт, сын ошибок трудных,
И гений, парадоксов друг,
И случай, бог изобретатель...

Уж чего-чего, а удачных «случайностей» при разработке AVM было предостаточно...
Иногда сам удивляюсь :oops:
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение Michael_K » 12 май 2011, 20:18

Виталий писал(а):Даже и не знаю. Я бы назвал этот алгоритм рандомизированным.
Это правда в реальном случае и неправда в предельном.
Если массив достаточно большой, то результаты будут почти неотличимы, а если массив маленький, то рандомизированный алгоритм в среднем будет давать лучшую оценку, т.к. будет игнорировать выбросы.

А ничего, что там количество выборок даже из небольшого массива в сто раз превышает количество данных в массиве? То есть, как ни крути, усреднение будет хорошим (конечно если ранд() не сильно кривой).

Виталий писал(а):Самый известный из таких алгоритмов - RANSAC.

Это же совсем другое! Там есть порог отсечения "неудачных" точек, критерии оценки "удачности". А тут нет - тупо все подряд складываются и все. Случайность здесь только шум вносит. С таким же успехом можно тупо усреднить и добавить случайную величину смасштабированную на СКО.

Вообще в данном случае, медиана, наверное, работала бы неплохо.

Добавлено спустя 1 минуту 40 секунд:
EDV писал(а):Уж чего-чего, а удачных «случайностей» при разработке AVM было предостаточно... Иногда сам удивляюсь :oops:

Эмпирика эмпирикой, но как-то анализировать же нужно...
Ну для оптимизации хотя бы. Вы же за ФПС боретесь в конце-то концов.
Аватара пользователя
Michael_K
 
Сообщения: 6028
Зарегистрирован: 07 окт 2009, 00:29
Откуда: СПб

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 12 май 2011, 20:58

Слушайте, то что мы все пока что не можем понять как алгоритм умудряется фильтровать зашумлённые данные, тем не менее, не мешает алгоритму успешно находить (фильтровать) координаты местоположения :D

Хотя, конечно, наверняка существуют методы фильтрации и получше :wink:
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Re: Автономная навигация робота

Сообщение Michael_K » 12 май 2011, 21:10

Я думаю, что вас просто спасает то, что вы получаете случайные отклонения, но достаточно часто, таким образом можно снизить погрешности "дискретизации", к примеру. То есть у вас сам алгоритм ищет картинки неточно, причем систематически неточно (распределение погрешностей не нормальное). А вы за счет случайных отклонений получаете более равномерно распределенный "шум".

Но вообще, я бы избегал таких "алгоритмов".
Аватара пользователя
Michael_K
 
Сообщения: 6028
Зарегистрирован: 07 окт 2009, 00:29
Откуда: СПб

Re: Автономная навигация робота

Сообщение EDV » 12 май 2011, 21:18

Там не просто «картинки» там каждому распознанному маркеру (маяку) ставятся в соответствие (ассоциируются) координаты местоположения (и некоторые из них могут быть совсем «не из той оперы»). То есть робот видит набор «картинок» за которым закреплён набор «координат» и вот из такого набора нужно вычислить текущее местоположение.
Аватара пользователя
EDV
 
Сообщения: 1015
Зарегистрирован: 06 июн 2007, 15:19
Откуда: Украина, Лисичанск
ФИО: Дмитрий Еремеев

Пред.След.

Вернуться в Золотой фонд

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1

Mail.ru counter