Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 59
- Можно ли вынести "мозги" на ПК или хотя бы телефон, а на борту оставить минимальный комплект для обслуживания камеры, датчиков и движка?
- Не попадалось решение без нейросетей?
1. Чисто в теории — да. Можно оставить на борту ШИМ, который управляет движками, и простенькую arduino с wifi, которая будет получать команды. На практике, не знаю, критичным ли будет лаг передачи, пинг wifi сети, и тд.
2. Самый первый проект, который я нашел, вроде без нейронок. Вот этот becominghuman.ai/building-self-driving-rc-car-series-1-intro-equipments-plan-8d9f579df45c
2. Самый первый проект, который я нашел, вроде без нейронок. Вот этот becominghuman.ai/building-self-driving-rc-car-series-1-intro-equipments-plan-8d9f579df45c
Спасибо, воскурю.
Была тут где-то статейка, как парень, впечатлившись новостями то ли про кьюриосити то ли про ещё какой далеко от нас расположенный аппарат, запилил управление своим простеньким гусеничным роботом через терминал, который отсылает сообщения с задержкой в несколько часов.
Тоже классный технический вызов
Тоже классный технический вызов
КДПВ размером 3000х4000 пикселей, однозначно, привлекает внимание.
Хороший опыт, отличное хобби!
Но есть вопрос — машинка училась ездить только по одной и той же трассе? То есть, тестовая и обучающая выборка, по сути, одна? В таком случае есть резонные опасения, что сеть сильно переобучена(overfit). То есть, машинка просто выучила наизусть, что делать в этом конкретном случае, и не будет корректно работать на трассе, отличной от вашей. Больше тестов богу тестов!
И, для повышения градуса челленджа — не хотите поэкспериментировать с обучением с подкреплением(reinforcement learning)? Чтобы машинка училась самостоятельно, без датасетов, по ходу пьесы.
Но есть вопрос — машинка училась ездить только по одной и той же трассе? То есть, тестовая и обучающая выборка, по сути, одна? В таком случае есть резонные опасения, что сеть сильно переобучена(overfit). То есть, машинка просто выучила наизусть, что делать в этом конкретном случае, и не будет корректно работать на трассе, отличной от вашей. Больше тестов богу тестов!
И, для повышения градуса челленджа — не хотите поэкспериментировать с обучением с подкреплением(reinforcement learning)? Чтобы машинка училась самостоятельно, без датасетов, по ходу пьесы.
Да, в этот раз действительно я учился и применял на одной трассе, и понимаю, что это оверфит. Просто на меня давило время, и хотелось уже хоть как-то сделать MVP) В следующей итерации я планирую построить две трассы — на одной учиться, на другой ездить.
И если кто-то откликнется на батл, то мы утвердим некоторые характеристики трассы, каждый обучится на своей, а ездить будем на общей, которую не видел никто ранее.
И если кто-то откликнется на батл, то мы утвердим некоторые характеристики трассы, каждый обучится на своей, а ездить будем на общей, которую не видел никто ранее.
К слову, переобученность — это тоже не плохо. По крайней мере в процессе разработки. Это первый признак того, что схема обучения работает как таковая и можно двигаться дальше.
Иногда, при проектировании чего-то нестандартного, проблема как раз в том, что сеть никак не может «сойтись» в принципе и это беда.
Иногда, при проектировании чего-то нестандартного, проблема как раз в том, что сеть никак не может «сойтись» в принципе и это беда.
Круто! Можно пилить видос на ютуб в стиле КРЕОСАН или ЦЫГАНА (который одно время был в проекте креосан, а сейчас самостоятелен) :)
Лично мне сложно потреблять контент на видео — не подходит скорость, нет поиска, нельзя быстро найти нужную часть. Не смотрю блогеров, и не хочу записываться сам) Только текст, только классика)
Тоже только так воспринимаю, текст + картинки/схемы. Видео, порой, прям выводит, особенно, если нет вменяемого трекинга )
Да, текст однозначно нужен. Креосаны всякие — это больше шоу развлекательное.
Последнее, что нашел из крутого — канал James Bruton. У него также сайт есть. Вот у него много полезного.
Последнее, что нашел из крутого — канал James Bruton. У него также сайт есть. Вот у него много полезного.
Зачем?
надо было камеру в салон поставить над водительским креслом, чтоб прям реализм)
по дому, катал котят, которых родила кошка. Не сказать, что котятам нравилось — пришлось перестать.
Ахаха. Я хотел собаку свою погонять, но так до дачи свой агрегат не довез )))))
У шишиги нормальное же шасси практически из коробки, за что вы её так (серво опционально устанавливается), а ещё есть кузов-будка и возможность запрятать туда электронику :)
За проект однозначно респект.
В голове покоя не дает некой роботизированной газонокосилки которая бы гоняла по участку, объезжая препятствия и не заезжая за границы. Ваше мнение — чисто гипотетически возможно ли было бы начать с такого проекта как у вас чтоб потом довести до MVP?
Я думаю, все уже украдено до нас. Если погуглить робота-газонокосилку, наверняка найдется серийный. Но, если чисто для души, то никаких проблем не вижу с технической стороны.
Думаю да, но логику нужно поменять. У меня по разметке, это не пойдет. По хорошему бы строить карту территории. В помещении бы помог лидар, но на улице нет стен, ему не от чего отражать лучи. Короче, надо думать, да) Может, обучить строить карту по флажкам…
Магнитометр и металлическая рамка по периметру газона как вариант.
Все коммерческие системы с автономными газонокосилками используют вкопанный провод — www.husqvarna.com/ru/produktsiya/gazonokosilki-roboty Иначе опасно, газонокосилка может натворить гораздо больше бед, чем заблудившийся пылесос.
Приходите на ROS Meetup в апреле, возможно там найдете с кем устроить батл.
Ура! Моя машинка поехала! Сама, без меня. Очень круто
Щас меня заминусуют — но нет, у вас ни круто. Вы бы еще PC в тележке поставили. Ну по какой причине тут не поедет то?
habr.com/ru/post/249421
— вот тут парень и из малины выжал Computere vision какой никакой, и с хардварными проблемами поборолся… т.е. есть что назвать «собрал из г… на и палок». У вас — нет.
Круто, что вообще поехала сама, а не на джетсоне. Джетсон купил ради CUDA ядер и инференса на tensorrt. Он же для того и задизайнен – крутить нейронки на борту.
А вот тут вообще CV в Excel, можно по всякому прикалываться) Я выбрал другой путь)
github.com/amzn/computer-vision-basics-in-microsoft-excel
Вы в праве считать, что не круто, но для меня круто)
А вот тут вообще CV в Excel, можно по всякому прикалываться) Я выбрал другой путь)
github.com/amzn/computer-vision-basics-in-microsoft-excel
Вы в праве считать, что не круто, но для меня круто)
Спасибо за интересную и горящую энтузиазмом статью. Просто хочу сказать — не бросайте это на данном этапе. Лет 8 назад я делал машинку такого функционала на ардуине: обмазал по периметру датчиками расстояния, несколько циклов while правый/левый датчик чистые — едь, иначе держись левее/правее — и запустил так же на работе. Оно там по коридору ездило, плавно отворачивая от стен — на простом алгоритме. У вас пока что целая нейронка выполняет функцию пары датчиков линии, а ей бы даже без лидара какие-нибудь задачи с камерой впору решать. Например ездить только по ковру, заезжать в размеченное парковочное место или останавливаться на красный светодиод.
Ну или распознавать написанное от руки слово «шишига» :)
Ну или распознавать написанное от руки слово «шишига» :)
GPS. Не используется в маленьких машинках, так как слишком большая погрешность измерения на маленьких расстояниях,Вообще-то можно СКО — 5-7 мм получить, если RTK использовать. Но нужно открытое небо. Минимальные цены — долларов 200 за ровер и столько же за базу. Это если делать свой радиоканал.
Крутяк! По доброму завидую. Было несколько итераций разных машинок, но до финала ничего внятного не дошло…
ибо я вошел во вкус где-то к 15 кругу
своя нейронка обучилась на 15 кругу
о, клево, нашел что подарю брату на день рождение)
Я правильно понимаю, что на входе НС только видео с камеры?
Сразу в голову приходит добавить на вход уровень газа, что должно быть достаточно просто скормить в обучении и потом наблюдать как НС реагирует на значения вне обучающей выборки.
Насколько сложно будет будет добавить этот вход в TensorFlow?
Сразу в голову приходит добавить на вход уровень газа, что должно быть достаточно просто скормить в обучении и потом наблюдать как НС реагирует на значения вне обучающей выборки.
Насколько сложно будет будет добавить этот вход в TensorFlow?
Не очень понял. В обучении на входе и картинка и уровень газа/уровень поворота. В инференсе на входе картинка, газ и повороты на выходе.
Можно немного деталей как получилось подцепить джойстик к ноуту>моделе?
Рассматривался ли вариант с подключением радиоаппаратуры?
Рассматривался ли вариант с подключением радиоаппаратуры?
Вот мне всегда было интересно, что же умеет делать нейронка, обученная на массиве данных с реального вождения? Держать границы?
От SDC ожидается функционал вроде "поставил точку и она туда доехала сама, не размазавшись об стенку", как такое реализовать?
Строить карту территории лидаром, imu сенсором и лидаром понимать перемещения, камерой глубины объезжать препятствия
Сдаётся мне, у Вас вышла Маруся
В том смысле,
что нейросетка у Вас отлично научилась поворачивать налево — а направо её не учили…
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Self-driving ГАЗ66 Monster Truck 1/16