Управление транспортом с помощью нейроситей. Управление транспортом с помощью нейросетей. Управление транспортом с помощью нейросетей
 Скачать 0.62 Mb.
|
|
Управление транспортом с помощью нейросетей. Используя нейронную сеть, мы хотим, чтобы транспортное средство управляло собой само, избегая препятствий. Человечество добивается этого путем выбора соответствующих входов/выходов и тщательного обучения нейронной сети. Мы скармливаем сети расстояния до ближайших препятствий вокруг автомобиля, имитируя зрение водителя-человека. На выходе получаем ускорение и поворот руля транспортного средства. Здесь также необходимо обучить сеть на множестве стратегий ввода-вывода. Результат, впечатляющий даже с использованием всего лишь нескольких нейронов! Автомобиль ездит, обходя препятствия, но возможно сделать некоторые модификации, чтобы это программное средство справлялось с более специфическими задачами. Идея в том, чтобы иметь транспортное средство, которое управляет собой само и избегает препятствий в виртуальном мире. Каждое мгновение оно само решает, как изменить свою скорость и направление в зависимости от окружающей среды. Для того чтобы сделать это более реальным, ИИ должен видеть только то, что видел бы человек, если бы находился за рулем, так что ИИ будет принимать решения только на основе препятствий, которые находятся спереди транспортного средства. Имея реалистичный ввод, ИИ мог бы быть использован в реальном автомобиле и работать так же хорошо. Когда я слышу фразу: "Управление транспортным средством с помощью ИИ", я сразу же задумываюсь о компьютерных играх. Многие из гоночных игр могут использовать эту технику для контроля транспортных средств, но есть целый ряд других приложений, которые ищут средство управления транспортом в виртуальном или же реальном мире. Так как же мы это будем делать? Существует множество способов реализации ИИ, но ведь если нам нужен "мозг" для управления транспортным средством, то нейронные сети подойдут как нельзя лучше. Нейронные сети работают так же, как и наш мозг. Они, наверное, и будут правильным выбором. Мы должны определить, что будет входом, а что выходом нашей нейронной сети. Нейронные сети появились при изучении строения мозга. Наш мозг состоит из 1011 клеток нейронов, которые посылают электрические сигналы друг к другу. Каждый нейрон состоит из одного или двух аксонов, которые «выдают результат», и большого числа дендритов, которые принимают входные электрические сигналы. Нейрону нужна определенная сила входного сигнала, который складывается со всех дендритов, чтобы быть активированным. После активации нейрон отправляет электрический сигнал вниз по его аксону к другим нейронам. Связи (аксонов и дендритов) укрепляются, если они часто используются. Этот принцип применяется в нейронных сетях меньших масштабов. Современные компьютеры не обладают мощностями вычислений, которые создают двадцать миллиардов нейронов, но даже с несколькими нейронами, нейронная сеть может давать разумный ответ. Нейроны организовываются в слои. Входной слой будет иметь входы, и в зависимости от прочности соединения с каждым нейроном в следующем слое, входной сигнал подается на следующий уровень. Прочность соединения называется весом. Значение каждого нейрона в каждом слое будет зависеть от веса связи и значения нейронов предыдущего слоя.  Водителя можно сравнить с "функцией". Есть множество входов: то, что видит водитель. Эти данные обрабатываются мозгом, как функцией, и реакция водителя является выходом из функции. Функция f(х)=у преобразует значение х (одно измерение) в у (одно измерение). Мы используем нейронную сеть обратного распространения для "мозга" водителя, поскольку такие нейронные сети способны аппроксимировать любую функцию с областями определения и значения, которые могут иметь несколько измерений: F(x1,x2,..., хn) = y1,y2,…,yn. Это именно то, что нам и нужно, поскольку мы должны работать с несколькими входами и выходами. Когда нейронная сеть состоит всего из нескольких нейронов, мы можем вычислить веса, необходимые для получения приемлемого результата. Но по мере увеличения числа нейронов, увеличивается и сложность вычислений. Сеть обратного распространения можно обучить, что установит необходимые веса. Мы просто должны предоставить искомые результаты с соответствующими им входами. После обучения, нейронная сеть будет реагировать выдавать результат близкий к желаемому при подаче известного результата, и "угадывать" правильный ответ при любом входе, не соответствующем обучающему. Нейронная сеть, используемая в данном случае, имеет 4 слоя (рисунок нижу). Джон Веллитон пробовал различные комбинации от трех до шести слоев. Все отлично работало с тремя слоями, но, когда он обучал сеть на наборе из двадцати двух входов-выходов, приближение функции оказывалось недостаточно точным. Пять и шесть слоев прекрасно выполняли свою задачу, но на обучение пришлось потратить значительное время (от 20 до 30 минут на PII), и когда он запускал программу, требовалось много процессорного времени на вычисления. В данной сети три нейрона во входном слое и два – в результирующем. Позже я объясню почему. Между ними два слоя по восемь нейронов в каждом. Опять же, тестирование слоя было с большим и меньшим числом нейронов и остановились на восьми, поскольку это число дает приемлемый результат. При выборе числа нейронов имейте в виду, что каждый слой и каждый нейрон, добавленные в систему, будут увеличивать время, необходимое для расчета весов.  Добавление нейронов: Мы имеем входной слой I с i нейронами, и результирующий слой O с o нейронами. Мы хотим добавить один нейрон в средний слой М. Число соединений между нейронами, которые мы добавляем равно (i+o). Добавление слоев: Мы имеем входной слой I с i нейронами, и результирующий слой O с o нейронами. Мы хотим добавить M слоев с m нейронов в каждом. Число соединений между нейронами, которые мы добавляем равно (m*(i+o)). Теперь, когда мы рассмотрели, как "мозг" работает, мы должны понять, как определить входы и выходы нейронной сети. Нейронная сеть сама по себе не делает ничего, если мы даем ей информацию из виртуального мира и не подаем ответ сети контроллеру транспортного средства. Вход: Какая информация важна для управления транспортным средством? Во-первых, мы должны знать положение препятствия по отношению к нам. Это положение справа, слева от нас или перед нами? Если есть здания по обе стороны от дороги, но ничего нет впереди, мы ускоряемся. Но если автомобиль остановился перед нами, мы тормозим. Во-вторых, мы должны знать расстояние от нашей позиции до объекта. Если объект находится далеко, мы будем продолжать движение, пока он не приблизится, и в этом случае, мы замедляемся или останавливаемся. Это именно та информация, которую мы будем использовать для нашей нейронной сети. Для простоты введем три относительных направления: слева, спереди и справа. А также расстояния от препятствия до транспортного средства.  Определим поле зрения нашего ИИ-водителя и составим список объектов, которые он видит. Для простоты мы используем круг в нашем примере, но могли бы использовать реальный усеченный шестью пересекающимися плоскостями конус. Теперь для каждого объекта в этом кругу, проверяем, находится он в левом поле зрения, правом, или по центру. На вход в нейронную сеть подается массив: float Vision[3]. Расстояния до ближайшего препятствия слева, в центре, и справа от транспортного средства будут храниться в Vision[0], Vision [1] и Vision[2] соответственно. На рисунке выше показано, как этот массив выглядит. Препятствие слева на расстоянии 80% от максимального расстояния, справа — на 40%, и нет никаких препятствий по центру. Для того, чтобы вычислить это, нам нужна позиция (х, у) каждого объекта, положение (х, у) автомобиля и угол транспортного средства. Нам также необходимы r (радиус окружности) и dright, dleft – векторы между автомобилем и линиями Lright и Lleft. Эти линии параллельны направлению движения автомобиля. Оба вектора перпендикулярны линиям. Хотя это 3D мир, вся математика двумерная, так как автомобиль не может двигаться в третьем измерении, поскольку он не летает. Все уравнения включают только x и y, но не z. Во-первых, мы вычислим уравнения линий Lright и Lleft, которые помогут нам определить, находится препятствие справа, слева или по центру от транспортного средства. Рисунок ниже является иллюстрацией всех вычислений.   Тогда мы вычисляем координаты точки на линии  где Vx и Vу положение транспортного средства. Теперь мы, наконец, можем вычислить cr  Аналогично находим уравнение линии Lleft с помощью вектора dleft. Далее, мы должны вычислить центр окружности. Все, что внутри круга, будет видно ИИ. Центр окружности С(х, у) на расстоянии r от положения автомобиля V(х, у).   где Vх, Vу положение транспортного средства и Сх, Су — центр круга. Затем мы проверим, находится ли каждый объект в мире в пределах круга (если объекты организованы в квадрадерево или октодерево, этот процесс гораздо быстрее, чем связанный список). Если  , то объект находится в кругу, где Oх, Oy координаты препятствия.Для каждого объекта в пределах круга, мы должны проверить, находится он справа, слева или по центру от транспортного средства. Если  , то объект находится в правой части кругаиначе если  , то в левой частииначе по центру. Вычислим расстояние от объекта до автомобиля  Теперь мы сохраняем расстояние в соответствующей части массива (Vision[0], Vision[1] или Vision[2]) при условии, что ранее сохраненное расстояние больше, чем только что вычисленное. Изначально, массив Vision должен быть инициализирован значениями 2r. После проверки каждого объекта, у нас есть массив Vision с расстояниями до ближайших объектов справа, по центру и слева от автомобиля. Если не было найдено ни одного объекта в данном поле зрения, элемент массива будет иметь значение по умолчанию  , что означает: "нет ни одного объекта в пределах видимости".Поскольку нейронная сеть использует сигмовидную функцию, входные данные должны лежать в пределах от 0,0 до 1,0. 0,0 будет означать, что объект касается транспортного средства и 1,0 означает, что нет объектов в пределах видимости. Поскольку мы установили максимальное расстояние, на котором может видеть ИИ-водитель, мы легко можем привести все расстояния к диапазону от 0,0 до 1,0.  Выход: На выходе мы должны получить указания по изменению скорости автомобиля и направления. Это могут быть ускорение, торможение и угол поворота рулевого колеса. Так что нам нужно два выхода; один будет значением ускорения/торможения (торможение это просто отрицательное ускорение), а другой будет указывать изменение направления. Результат лежит между 0,0 и 1,0 по той же причине, что и входные данные. Для ускорения 0,0 означает "полный тормоз"; 1,0 — "полный газ" и 0,5 — отсутствие торможения или ускорения. Для рулевого управления 0,0 означает «полностью влево», 1,0 – «полностью вправо» и 0,5 – не изменять направление. Так что мы должны перевести результаты в значения, которые мы можем использовать.   Следует отметить, что "отрицательное ускорение" означает торможение, если транспортное средство движется вперед, но это также означает двигаться в обратном направлении, если автомобиль находится в состоянии покое. Кроме того, "положительное ускорение" означает торможение, если транспортное средство движется в обратном направлении. Обучение: Как я упоминал ранее, мы сначала должны обучить нейронную сеть. Нам необходимо создать набор входов и соответствующих им выходов. Выбор правильных входов-выходов для обучения нейронной сети, вероятно, самая сложная часть работы. Мне пришлось обучать сеть с множеством данных, смотреть, как автомобиль действовал в окружающей среде, а затем изменять записи по мере необходимости. В зависимости от того, как мы обучаем сеть, транспортное средство может «колебаться» в некоторых ситуациях и оказываться обездвиженным. Составим таблицу (табл. 1) различного положения препятствий относительно транспортного средства и желаемой реакции ИИ. Таблица 1:
И вот теперь можно перевести это в цифры в таблице 2. Таблица 2:
Вход: 0,0: Объект почти касается транспортного средства. 1,0: Объект на максимальном расстоянии от автомобиля или нет объекта в поле зрения Выход: Ускорение 0,0: Максимальное отрицательное ускорение (торможение или наоборот) 1,0: Максимальное положительное ускорение Направление 0,0: Полный поворот влево 0,5: Прямо 1,0: Полный поворот вправо Использование нейронной сети обратного распространении пригодно для наших целей, но есть некоторые проблемы, выявленные в ходе тестирования. Некоторые изменения могли бы сделать программу надежнее и адаптировать ее к другим ситуациям. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||