Dörtlü Öğrenme Simülatörü


10

Şu anda dört ayaklı ( dörtlü ), 3 DOF (Serbestlik Derecesi) ile bir robot yapıyorum ve burada bir bilgisayarda öğrenme yapmak için bir simülatör kullanmam ve algoritmaları robota yüklemem önerildi . Robot için bir Arduino Uno kullanıyorum ve öğrenmeyi simüle etmek ve daha sonra Arduino kartına yüklemek için hangi yazılımı kullanabilirim?


Mevcut bir robotu mu kullanacaksınız yoksa tasarlayıp kendiniz mi yapacaksınız?
DaemonMaker

1
Robotu zaten sıfırdan inşa ettim :)
Ürdün

Yanıtlar:


3

Gazebo yapmak istedikleriniz için iyi bir araçtır. Özel bir robot kullandığınız için, simülatörün kullanması için bir model oluşturmanız gerekir . Onlar bu kadar kolay yapmayı başardılar ama bir quadraped için biraz zaman alacağını hayal edebiliyorum.

Gazebo da güzel çünkü ROS ile iyi çalışıyor , yani inşa ederseniz robotunuzu kontrol etmek ve komutları entegrasyon yoluyla simüle edilen robota veya rosserial yoluyla gerçek robota göndermek için bir program oluşturabilirsiniz . Bu araçlardan herhangi birini kullanmadıysanız, çözümünüzü geliştirmenin biraz zaman alacağını unutmayın.


1
Bunu yüklemek için bazı adımlara bir göz attım ve uzun bir süreç gibi görünüyor ve çoğunu çok iyi bilmiyorum ve çok fazla destek vermeyen bir mac kullanıyorum. Mantıklı bir çözüm için +1 ama aramaya devam etmem gerekebilir
Ürdün

Bir alternatif, OpenGL gibi bir şeyle kendi simülatörünüzü oluşturmak olabilir. Bunu yapmanın karmaşıklığı, robotunuzun kinematiğine ve dinamikleri simüle edip etmeyeceğinize bağlı olacaktır.
DaemonMaker

2

Bu robot simülasyonunu kapsamaz, ancak OpenCV Makine Öğrenim Kütüphanesi robota indirilecek öğrenme algoritmalarını ve eğitim parametrelerini değerlendirmek için yararlı olabilir.

Bu sorun için özellikle ilgi çekici olabilen bir sinir ağı uygulamasını içerir.

OpenCv de standart bir kütüphanedir ve muhtemelen robotun kendisi için başka bir simülatörle iyi entegre olur.


Bu gerçekten işe yarar mı? OpenCV ML kütüphanesi bir Arduino'ya sığabilir mi?
DaemonMaker

1
Hayır, ama bir Arduino'da bir öğrenme algoritması için parametreleri eğitmek için kullanabilirsiniz.
2012'de

Bu benim için karmaşık bir yol, ben sadece lisedeyim ve çok daha kolay ve dostça bir alternatif bekliyorum. Belki de kendime benzer bir sanal robot tasarlamama izin veren ve sonra her bir bacağım için sadece kopyalayıp yapıştırabileceğim (aslında)
Jordan

Bu durumda, belki de bu soruya bir göz atın: robotics.stackexchange.com/questions/697/… Robotik yine de karmaşıktır ve makine öğrenimi olan robotlar bir istisna değildir. Gelecekte robotik konusunda ciddi iseniz, OpenCV gibi bir şey öğrenmek kötü bir fikir olmaz
WildCrustacean

1
Ayrıca, sadece lisede olduğunuz için bir şeyin karmaşık olması çok zor olduğunu düşünmeyin. Sıkışırsanız yardım bulabileceğiniz birçok yer var (bu site dahil).
Aralık'ta WildCrustacean

2

Son zamanlarda açık kaynaklı V-REP simülatörü ihtiyaçlarınızı karşılayabilir. Gazebo'dan daha ulaşılabilir buldum ve Windows, OSX ve Linux'ta çalışabilir. Eğiticileri oldukça basittir. Programlı olarak (ROS dahil) arayüzle arabirim oluşturmanın bir ton farklı yolu vardır. Bir hexapod yapmak için bir öğretici bile var, görünüşe göre dörtlü bir örneği yoksa başlangıç ​​noktası olarak kullanabilirsiniz. Ne yazık ki, simülatörün doğrudan Gazebo ile ilgili olmadığını düşündüğüm UI oluşturma ile bağlı olduğuna inanıyorum.

Bu nedenle, programınızın V-REP ile arayüz oluşturmanın birçok yolundan birini kullanması ve ardından V-REP'deki bazı sensörlerden belirlenen belirli bir yürüyüşün performansını bir makine öğrenme algoritmasına (belki de OpenCV'den bir şey) beslemesi gerekir. @WildCrustacean bahsetti). Daha sonra simüle edilmiş robot tarafından kullanılan yürüyüş açıklamasından Arduino'nuzdaki gerçek motorları kumanda etmek için kullanılan bir şeye bir çeviri yapmanız gerekir.

Öte yandan, mevcut bir fizik motorunu kullanarak kendi simülatörünüzü oluşturabilir ve bunu bir grafik kütüphanesiyle oluşturabilirsiniz. Bullet ve OGRE, C ++ 'ı isterseniz bu amaç için kullanılabilir. Diğer programlama dilleri için tonlarca başka var.

Ben de yürüyüş üretimi üzerinde çalışan araştırmacıların simülasyonlarını nasıl yaptığını inceleyeceğim. Mevcut bir açık kaynaklı proje olabilir.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.