From 2b8c08fd2b2af81be7b3cd1eed031b5bfdeee09b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Paweł Dybiec <pawel.to.malpa@gmail.com>
Date: Mon, 12 Feb 2018 16:09:25 +0100
Subject: głównie poprawki stylistyczne
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 Chapters/chapter2.tex | 32 +++++++++++++++-----------------
 1 file changed, 15 insertions(+), 17 deletions(-)

(limited to 'Chapters/chapter2.tex')

diff --git a/Chapters/chapter2.tex b/Chapters/chapter2.tex
index f048612..d7a6f6d 100644
--- a/Chapters/chapter2.tex
+++ b/Chapters/chapter2.tex
@@ -1,7 +1,7 @@
 \chapter{Trenowanie sieci i zbieranie danych}
-W celu autonomicznej jazdy wytrenowałem konwolucyjną sieć neuronową (CNN)
+W celu autonomicznej jazdy wytrenowałem konwolucyjną sieć neuronową (CNN -- Convolutional Neural Network)
 przetwarzającą obraz z kamery bezpośrednio w porządaną prędkość liniową
-oraz obrotową. Takie podejście pozwala szybko zbierać dane uczące, wystarczy
+oraz obrotową. Takie podejście pozwala szybko zbierać dane uczące. Wystarczy
 tylko nagrać obraz z kamery oraz prędkość nadaną przez kierowcę.
 \begin{figure}[h]
   \centering
@@ -14,21 +14,19 @@ tylko nagrać obraz z kamery oraz prędkość nadaną przez kierowcę.
   \fbox{
   \scalebox{0.5}{\includegraphics*[viewport=0 0000 600 1300]{img/model.png}}
   }
-  \label{model}
   \caption{Architektura sieci}
+  \label{model}
 \end{figure}
 
-Wersja sterująca w symulatorze powstała, żeby odrzucić modele, które nie radzą
+Wersja sterująca w symulatorze powstała aby 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.
+modelu jest łatwiejsze. Po pierwsze, nie wymaga przygotowywania sprzętu. Poza tym,
+opuszczenie toru przez model nie stwarza zagrożenia uszkodzenia łazika lub jego otoczenia.
 
-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}
+Architektura sieci pochodzi z rozwiązania \textit{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 
+ale została zaadaptowana do interfejsu symulatora oraz łazika. Sieć wykorzystana w moim projekcie, w odróżnieniu od rozwiązania konkursowego, zadaje też prędkość. Konwersja z rosbaga (format nagrań ROS-a) do 
 naszego formatu oraz sam symulator zostały wykonane przez innych członków projektu.
 
 
@@ -37,17 +35,17 @@ 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.
 
-Obrazy pochodzą z 3 kamer, jedna skierowana na wprost, a pozostałe były obrócone
+Obrazy pochodzą z trzech kamer: jednej skierowanej na wprost, dwóch obróconych
 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
+kamer. Dla kamery środkowej pożądanym wynikiem były nagrane dane ze sterowania.
+Dla kamery lewej wynik był nieznacznie zaburzony w prawo, natomiast analogicznie
+dla kamery prawej -- w lewo.
+Dodatkowo, obraz z kamery środkowej był dodany w postaci symetrycznego odbicia
 ze zmienionym kierunkiem skrętu.
 
 \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
+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.
-- 
cgit 1.4.1

