タグ付けされた質問 「line-following」

強化学習アルゴリズムを使用して、ロボットに続くラインをプログラミングすることを検討しています。私が熟考している質問は、どのようにアルゴリズムを取得して、任意のパスをナビゲートすることを学ぶことができますか？ 強化学習のためにサットン＆バルトブックをたどり、競馬場での運動の問題を解決しました。そこでは、車のエージェントがコースから出て速度を調整しないことを学びました。しかし、その運動の問題により、エージェントは訓練を受けたトラックをナビゲートする方法を学ぶことができました。 ロボットに任意の経路をナビゲートさせることは強化学習の範囲内ですか？エージェントはレースサーキットまたはパスのマップを絶対に持っている必要がありますか？状態空間にどのようなパラメーターを使用できますか？

15 machine-learning  artificial-intelligence  reinforcement-learning  line-following 

仮想パス（「白い表面上の黒い線」などの見えないパス）をたどるロボットを構築したいと思います。 ロボットが混雑した場所で商品や資材を運ぶSFのビデオを見て、私は熱狂的です。そして、彼らは実際には物理的な線をたどっていません。彼らは障害物、深さなどを感知します。 ポイントAからBまでの特定の（仮想）パスをたどるロボットを1つ構築したいと思います。 私はいくつかのことを試しました： ロボットの「ホール効果」磁気センサーと電流を運ぶワイヤー（テーブルの下）を使用します。ここでの問題は、ホール効果センサーの近くが非常に小さい（<2cms）ため、ロボットがオンラインかオフラインかを判断するのが非常に難しいことです。テーブルが1インチの厚さなので、一連の磁石を使用してもこの問題を解決できませんでした。したがって、このアイデアは失敗しました：P 紫外線塗料（ライン上）を使用し、ロボットのUV LEDをセンサーとして使用します。これにより、ロボットのジグザグモーションが増加します。そして、UV光源を使用する潜在的な脅威のために、この考えでさえも失敗しました：P 最後に、カメラを上に置き、画像処理アルゴリズムを使用して、ロボットが並んでいるか分岐しているかを確認することを考えました。 これより良い解決策はありますか？いくつかの創造的でシンプルなソリューションを本当に探しています。:)

10 mobile-robot  localization  wheeled-robot  industrial-robot  line-following 

私はラインフォロワーロボットの構築に取り組んでおり、そのパフォーマンスを最適化したいと考えています。PIDアルゴリズムを使用するよう提案されました。私はPIDについてたくさん読みましたが、以下について少し混乱しています： を使用してerror_valueを計算しました が、モーター速度の変化に関して、差（つまり、現在の位置-セットポイント）またはエラー値の比較中に何を使用するかについて混乱しています。それは私が使うべきですkp∗ p r o p o r t i o n a l + 。。。kp∗proport私oんal+。。。k_p * proportional + ... if (difference > 0) { //code for changing appropriate motor's speed using error_value } または if (error_value > 0) { //code for changing appropriate motor's speed using error_value } …

9 arduino  pid  line-following