Nous sommes deux de la troisième année à SAGI, Bastien Garnier et Corerentin Boudaud.
Notre projet est conçu pour créer un système neuronal, ainsi que pour appeler le réseau de neurones à l’IDF Arduino pour maîtriser cette technologie et assembler la fonction des cellules. Pour notre bien, nous avons décidé de mettre en place un robot éducatif, appelé mbot, en plus du fait que nous pouvons faire une ligne noire avec le soleil du pouvoir « intelligent » à une IA.

    La recherche neuronale

La méthode de fonction de la recherche neuronale dans cette création de Yann Le Cun, Franchea Checheur, en 1990 dans la suite du pool de recherche sur les herbes des plus des prédécesseurs. Elle consiste en l’utilisation de plusieurs « neurones », cercles rouges sur l’image ci-dessous, entrelacés par des liens, here en noir. le chaque neurone contenu en fonction du changement «déplace» la variable utilisée dans le calcul.
réso-neurone

Le calcul de la valeur d’un neurone qui fait un costume:

Y1.0 = softmax(B00.10*Y0.0 + B01.10*Y0.1 + B02.10*Y0.2 + X1.0)

    Incapacité à utiliser les neurones

Dans ce projet, nous avons déjà utilisé la ligne d’abonnement qui nous permet d’échanger une valeur dans la fonction de table:
languette
Notre but étant de faire suivre une ligne noire au robot.

Nous utilisons un réseau de neurones qui prend en compte les valeurs et les essais des valeurs possibles possibles de valeurs prédéfinies dans la variété, ces valeurs sont pré-enregistrées dans un tableau qui peut être versé au centre.

//TRAIN INPUTS
double Xnn[1][4]={{0.0,1.0,2.0,3.0}};
//TARGETS
double YD[2][4] ={{0.90,0.0,0.9,0.15},
{0.75,0.9,0.0,0.15}};

Les valeurs du réseau neuronal se situent entre 0 et 1 unicité. nous utilisons un multiplicateur pour alimenter les valeurs du moteur 8 bits.
Dans le cas d’une ligne noire centrée sur le capteur, la valeur du module renvoyé 0, le système neuronal retour alors les sortties Y[1]= 0,9 et Y[2]= 0,75, permettant au robot d’aller bien.

Pour l’ensemble du processus des neurones, l’effet de deux mille entraînements ou pour un nouvel entraînement du test des valeurs des définitions de test dans le compte courant des ressources induites. C’est à la fois 0 et 1 méthode de relais supplémentaire dans le gradient

Notre rencontre est un fait:
couper 2
Il est constitué d’une variable variable, ce qui ne veut pas dire qu’il a quatre valeurs: 0,1,2,3. Convient aux neurones pour caches et dé-départs: de-valeri, démonstrations de de-mobot de moteurs. Chacune de ces valeurs est un lieu défini 0 et 1 multiplié par 255 affinités de langer.

Pour partager le code que nous avons récupéré, nous avons utilisé les deux fonctions que la personne crée, modifie la convienne en non seulement besoin.

https://drive.google.com/file/d/1TE3ZQmoAKUsWBeuJx2hWB0PoHOa4d3lQ/view

Apprenez l’initialisation finale du robot, l’entrée et le départ et les critères neuronaux. Au centre il y a un fort enroulement du second, l’entrée est visible à la lumière des ébauches sur le fond du mbot.

IMG_20191211_144910

Puis changement de couleurs pour le rouge et le bleu durant le fonctionnement normal.
Découvrez une démonstration du support du robot avec le code final:

    Pilote et mbot

Après la création du réseau de neurones sur un Arduino, nous avons implémenté le robot robot. Pour nous, nous avons découvert la bibliothèque Arduino et notre pilote CH340, ce qui pose problème. Malgré ceci, impossible de programme de télévision sur la carte Arduino du robot. Pour pallier ce problème nous avons cherché d’autres moiens de téléverser le programme dans la carte. Enfin, nous avons trouvé les pilotes pour le coordinateur et quelques fois pour programmer le robot.

    Réservations

Nous voulions tout d’abord remercier monsieur Godon, pour le temps et l’investissement qu’il a mis dans le projet pour nous aider avec les différents problèmes que nous avons eus tout au long du projet.

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