Difference between revisions of "Feedforward Backpropagation Neural Networks"
(New page: == O projekte == Cieľom tohto projektu bolo naučiť robota vyhýbaniu sa prekážkam s využitím neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chyb(error backpropagation...) |
|||
| (22 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
| − | |||
== O projekte == | == O projekte == | ||
Cieľom tohto projektu bolo naučiť robota vyhýbaniu sa prekážkam s využitím neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chyb(error backpropagation). | Cieľom tohto projektu bolo naučiť robota vyhýbaniu sa prekážkam s využitím neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chyb(error backpropagation). | ||
| − | |||
Celý projekt je robený pomocou simulátora "Khepera Simulator", kt. je alternatívou pre ľudí čo nemajú prístup k skutočným robotom. Tento simulátor je výborný na získanie základov z umelej inteligencie a strojového učenia, pretože simulácia funguje na takom istom princípe ako roboti Khepera. Simulátor poskytuje hodnoty zo senzorov a umožňuje nastavovať rýchlosť a smer pohybu, modifikovaním rýchlosti motorov,ktoré otáčajú kolesá. | Celý projekt je robený pomocou simulátora "Khepera Simulator", kt. je alternatívou pre ľudí čo nemajú prístup k skutočným robotom. Tento simulátor je výborný na získanie základov z umelej inteligencie a strojového učenia, pretože simulácia funguje na takom istom princípe ako roboti Khepera. Simulátor poskytuje hodnoty zo senzorov a umožňuje nastavovať rýchlosť a smer pohybu, modifikovaním rýchlosti motorov,ktoré otáčajú kolesá. | ||
| − | |||
== Priebeh projektu == | == Priebeh projektu == | ||
Našou prvou úlohou bolo vybrať si vhodný simulátor, my sme sa rozhodli pre simulátor Khepera , ktorý funguje v prostredí Linuxu. V ňom sme naprogramovali program, ktorý prevádzal robota bludiskom bez toho aby niekam narazil a aby bol schopný vyhýbať sa prekážkam. Program zároveň generoval tréningové dáta, ktoré nám budú slúžiť na učenie doprednej neuronovej siete (feed-forward neural network).Dáta sme získavali z hodnôt IR senzorov a aj z hodnôt motorov. | Našou prvou úlohou bolo vybrať si vhodný simulátor, my sme sa rozhodli pre simulátor Khepera , ktorý funguje v prostredí Linuxu. V ňom sme naprogramovali program, ktorý prevádzal robota bludiskom bez toho aby niekam narazil a aby bol schopný vyhýbať sa prekážkam. Program zároveň generoval tréningové dáta, ktoré nám budú slúžiť na učenie doprednej neuronovej siete (feed-forward neural network).Dáta sme získavali z hodnôt IR senzorov a aj z hodnôt motorov. | ||
| + | |||
| + | Po naimplementovaní tohto programu , sme sa pustili do implementácie neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chýb(error backpropagation) a následne sme začali s jej trénovaním pomocou dát, ktoré sme na začiatku získali. Po úspešnom a hlavne "dlhom" trénovaní sme overovali funkčnosť a správnosť správania sa robota. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | == Screenshoty == | ||
| + | |||
| + | Takto vyzerá reálny Khepera robot | ||
| + | |||
| + | [[IMAGE:Elaboration-controleur-adaptatif-robot-mobile-base-sur-les-reseaux-immunitaires-artificiels33.png]] | ||
---- | ---- | ||
| − | + | WSU Simulator | |
| + | [[IMAGE:wsu.png]] | ||
| + | |||
| + | ---- | ||
| + | Video zo spustenej simulácie | ||
| + | |||
| + | <youtube>zbrOdyFW4-w</youtube> | ||
== Zdrojové kódy == | == Zdrojové kódy == | ||
| + | |||
| + | [[Media:Wsu.zip]] Tu si môžete stiahnúť zdrojové kódy | ||
| + | |||
| + | == Odkazy == | ||
| + | |||
| + | Pripájame pár odkazov k danej problematike , z ktorých sme čerpali aj my. | ||
| + | |||
| + | [http://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network] Informácie o feed-forward neural network | ||
| + | |||
| + | [http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation] Informácie o error backpropagation | ||
| + | |||
| + | [http://en.wikipedia.org/wiki/Khepera_mobile_robot] Informácie o robote Khepera | ||
---- | ---- | ||
Vypracoval: Kristián Paller , Lukáš Král | Vypracoval: Kristián Paller , Lukáš Král | ||
Latest revision as of 13:24, 29 June 2012
O projekte
Cieľom tohto projektu bolo naučiť robota vyhýbaniu sa prekážkam s využitím neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chyb(error backpropagation).
Celý projekt je robený pomocou simulátora "Khepera Simulator", kt. je alternatívou pre ľudí čo nemajú prístup k skutočným robotom. Tento simulátor je výborný na získanie základov z umelej inteligencie a strojového učenia, pretože simulácia funguje na takom istom princípe ako roboti Khepera. Simulátor poskytuje hodnoty zo senzorov a umožňuje nastavovať rýchlosť a smer pohybu, modifikovaním rýchlosti motorov,ktoré otáčajú kolesá.
Priebeh projektu
Našou prvou úlohou bolo vybrať si vhodný simulátor, my sme sa rozhodli pre simulátor Khepera , ktorý funguje v prostredí Linuxu. V ňom sme naprogramovali program, ktorý prevádzal robota bludiskom bez toho aby niekam narazil a aby bol schopný vyhýbať sa prekážkam. Program zároveň generoval tréningové dáta, ktoré nám budú slúžiť na učenie doprednej neuronovej siete (feed-forward neural network).Dáta sme získavali z hodnôt IR senzorov a aj z hodnôt motorov.
Po naimplementovaní tohto programu , sme sa pustili do implementácie neurónovej siete s učiacim pravidlom spätného šírenia chýb(error backpropagation) a následne sme začali s jej trénovaním pomocou dát, ktoré sme na začiatku získali. Po úspešnom a hlavne "dlhom" trénovaní sme overovali funkčnosť a správnosť správania sa robota.
Screenshoty
Takto vyzerá reálny Khepera robot
WSU Simulator
Video zo spustenej simulácie
Zdrojové kódy
Media:Wsu.zip Tu si môžete stiahnúť zdrojové kódy
Odkazy
Pripájame pár odkazov k danej problematike , z ktorých sme čerpali aj my.
[1] Informácie o feed-forward neural network
[2] Informácie o error backpropagation
[3] Informácie o robote Khepera
Vypracoval: Kristián Paller , Lukáš Král
