diff options
author | Paweł Dybiec <dybiec@windowslive.com> | 2018-01-26 04:08:22 +0100 |
---|---|---|
committer | Paweł Dybiec <dybiec@windowslive.com> | 2018-01-26 04:08:22 +0100 |
commit | d8230d023b06da539c0a9ec1a88e7a6688b2a7cd (patch) | |
tree | 57510f85d5c2c2a68ddefe280dbca1713a6e3d8a /Chapters |
mostly placeholders
Diffstat (limited to 'Chapters')
-rw-r--r-- | Chapters/chapter1.tex | 39 | ||||
-rw-r--r-- | Chapters/chapter2.tex | 17 | ||||
-rw-r--r-- | Chapters/chapter3.tex | 22 | ||||
-rw-r--r-- | Chapters/chapter4.tex | 9 |
4 files changed, 87 insertions, 0 deletions
diff --git a/Chapters/chapter1.tex b/Chapters/chapter1.tex new file mode 100644 index 0000000..3b4ff3f --- /dev/null +++ b/Chapters/chapter1.tex @@ -0,0 +1,39 @@ +\chapter{Preliminaria} +Ta praca została zrealizowana w ramach przedmiotu "Projekt: autonomiczna jazda łazikiem". +Z jego powodu(trzeba zmienic to wyrazenie), powstało wiele rozwiązań dla zadań z +"konkursów łazikowych". + +Żaden spośród łazików biorących udział w University Rover Challenge nie +używa sieci neuronowych bezpośrednio do nawigacji , ale prawie wszystkie używają +ROS ( Robot Operating System ) jako podstawy całego oprogramowania. Z tego powodu +w tym rozdziale poruszone będą: +\begin{itemize} + \item Podstawy sieci neuronowych. + \item Architektura ROS + \item Autonomia Aleph 1 +\end{itemize} + +\section{Podstawy sieci neuronowych} +\subsection{Jak działają} +\subsection{Jak trenować} +\subsection{Warstwy typowe dla CNN} +\subsection{Dlaczego działają} + + +\section{ROS} +Nakładka na ubuntu +\subsection{Master} +\subsection{Node} +\subsection{Gotowe moduły} +tf,kamery,konwersje obrazków/strumieni + +\section{Autonomia Aleph 1} +Co zostało zrobione na przedmiocie: +\begin{itemize} + \item Sprzęt (mnóstwo) + \item Mapa 3d (RTAB\_MAP) + \item Rozpoznawanie klawiatur/piłek tenisowych + \item Symulator + \item kilka sieci obraz->kierownica + \item wrappery/konwertery różnych protokołów/formatów +\end{itemize} diff --git a/Chapters/chapter2.tex b/Chapters/chapter2.tex new file mode 100644 index 0000000..87418e5 --- /dev/null +++ b/Chapters/chapter2.tex @@ -0,0 +1,17 @@ +\chapter{Sieć pod symulator} +TODO: Rysunek sieci, obrazki aktywacji + +\section{Dlaczego taka (a nie mniejsza)} +Dlaczego dropout + +Dlaczego nieliniowe + +Dlaczego tylko 1 dense + +\section{Dane} +Jak długie przejazdy, i ile ich: 2 po 20 minut + +Co gdyby zmniejszyć rozdzielczość ewaluowanych obrazkow do 16x8: jest ok + +Jak wzbogacane: obrazy z 3 kamer + flip na środkowej + diff --git a/Chapters/chapter3.tex b/Chapters/chapter3.tex new file mode 100644 index 0000000..000eec0 --- /dev/null +++ b/Chapters/chapter3.tex @@ -0,0 +1,22 @@ +\chapter{Sieć pod Łazik} +TODO: obrazki aktywacji dla przeuczonej sieci + +Po co wgl był ten symulator? - jakby siec nie działała na symulatorze +to raczej nie zadziała na prawdziwych danych + +\section{Co trzeba było dodać/zmienić} +Obsługa rosa i rosbagów + +\section{Problemy} +Przetestowanie jest bardziej ryzykowne + +Pominięcie sporej ilości nagrań i mierzenie MSE na nich + +\section{Dane} +Jak długie przejazdy, i ile ich: 180GB z jednego dnia, łącznie 240GB + +Mamy bufor głębokości dodatkowo + +Skupialiśmy się na tym żeby widział kratkę (kąty proste) + + diff --git a/Chapters/chapter4.tex b/Chapters/chapter4.tex new file mode 100644 index 0000000..02adb80 --- /dev/null +++ b/Chapters/chapter4.tex @@ -0,0 +1,9 @@ +\chapter{Co dalej} +RNN - sam wyciągnie kontekst + +Na wersji sim-only - funkcja kosztu w zależności od odległości od trasy, może nagradzać szybkie przejazdy bo inaczej będzie stać w miejscu +Da się podciągnąć dla prawdziwej ale trzeba by jakoś użyć odo. + +Reinforced learning - kara za każdą interwencję (może nie 0-1 tylko proporcjonalna od +róznicy outputów) + |