diff options
Diffstat (limited to 'Chapters/chapter2.tex')
| -rw-r--r-- | Chapters/chapter2.tex | 41 |
1 files changed, 28 insertions, 13 deletions
diff --git a/Chapters/chapter2.tex b/Chapters/chapter2.tex index b53b09b..f048612 100644 --- a/Chapters/chapter2.tex +++ b/Chapters/chapter2.tex @@ -1,4 +1,4 @@ -\chapter{Sieć pod symulator} +\chapter{Trenowanie sieci i zbieranie danych} W celu autonomicznej jazdy wytrenowałem konwolucyjną sieć neuronową (CNN) przetwarzającą obraz z kamery bezpośrednio w porządaną prędkość liniową oraz obrotową. Takie podejście pozwala szybko zbierać dane uczące, wystarczy @@ -17,26 +17,41 @@ tylko nagrać obraz z kamery oraz prędkość nadaną przez kierowcę. \label{model} \caption{Architektura sieci} \end{figure} + Wersja sterująca w symulatorze powstała, żeby odrzucić modele, które nie radzą sobie w tak prostych warunkach. Dodatkowo zbieranie danych oraz testowanie modelu jest łatwiejsze, ponieważ nie wymaga przygotowywania sprzętu, oraz opuszczenie toru przez model jest nieszkodliwe w porównaniu do opuszczenia drogi przez fizycznego łazika. -\section{Dlaczego taka (a nie mniejsza)} -W sieci pięciokrotnie pojawia się sekwencja warstwa konwolucyjna -> dropout -całych warstw ->max pooling. -Celem poolingu jest zmniejszenie liczby parametrów oraz zapobieganie -przetrenowaniu. Max pooling dzieli obraz na bloki ustalonego rozmiaru i -dla każdego z nich wyznacza maksimum, w ten sposób rozmiar 'feature maps' -wielokrotnie się zmniejsza. +Architektura sieci pochodzi z rozwiązania chauffeur w konkursie udacity self driving car\footnote +{ Repozytorium dostępne pod\href{https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/steering-models/community-models} +{https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/steering-models/community-models}}, +ale została zaadaptowana do interfejsu symulatora oraz łazika (oprócz obrotu +potrafi też zadać prędkość). Konwersja z rosbaga (format nagrań ROSa) do +naszego formatu oraz sam symulator zostały wykonane przez innych członków projektu. + -Dlaczego tylko 1 dense +\section{Trening na symulatorze} +Nagrania do nauki na symulatorze zostały wykonane przeze mnie i dwóch innych +uczestników projektu. Łączna długość nagrań wynosi około 50 minut, z czego 5 +minut zostało przeznaczone na zbiór walidacyjny, a reszta była zbiorem uczącym. -\section{Dane} -Jak długie przejazdy, i ile ich: 2 po 20 minut +Obrazy pochodzą z 3 kamer, jedna skierowana na wprost, a pozostałe były obrócone +o 20 stopni względem środkowej. Podczas uczenia wykorzystywany był obraz ze wszystkich +trzech kamer. Dla kamery środkowej porządanym wynikiem były nagrane dane z sterowania, +natomiast dla kamery lewej wynik był nieznacznie zaburzony w prawo, i analogicznie +dla trzeciej kamery. +Dodatkowo obraz z kamery środkowej był dodany w postaci symetrycznego odbicia +ze zmienionym kierunkiem skrętu. -Co gdyby zmniejszyć rozdzielczość ewaluowanych obrazkow do 16x8: jest ok +\section{Trening z nagrań łazika} +Do treningu zostało wykorzystane około 150GB nagrań z łazika, zawierających +obraz z kamery oraz informacje o sterowaniu, jest to kilkanaście objazdów +po podziemnym garażu. Na większości ujęć widać kratkę zazwyczaj zgodną z kierunkiem +jazdy, ale zakręcjącą pod kątem prostym. Około 6GB danych zostało wykorzystanych jako +zbiór walidacyjny. -Jak wzbogacane: obrazy z 3 kamer + flip na środkowej +Nagrania pochodzą z jednej fizycznej kamery. Dla każdego ujęcia zostało +dodane jego odbicie lustrzane z przeciwnym kątem skrętu. |