Слайд 2
Введение
Беларусь принимает активное участие в космических программах, например
в настоящее время в стадии реализации находится еще одна
программа Союзного государства «Мониторинг-СГ» (2013–2017 гг.)
Что касается перспектив развития космических исследований в Беларуси, то в настоящий момент с российской стороной обсуждается возможность расширения сотрудничества не только по союзным программам, но и при выполнении проектов в рамках таких национальных космических программ, как освоение Луны и Марса.
Слайд 3
Цели работы
Мы ставим задачу, разработать софт для автоматизации
работы исследовательского марсохода в условиях отсутствия внешнего управления.
Слайд 4
Задачи
Составить алгоритм работы.
Выбрать метод реализации алгоритма.
Написать исходный код
программного обеспечения.
Тестирование программы.
Выводы.
Дальнейшие перспективы.
Слайд 5
Гипотеза
Рассмотрим гипотетическую ситуацию в которой
марсоход оказался без связи и должен продолжать выполнять исследовательские
задачи. Марсоход имеет грузовой отсек на 10 образцов , солнечную батарею и аккумулятор ,полного заряда которого хватает на 50 километров. При работе в автономном режиме марсоход должен учитывать следующие параметры: расстояние до базы, заряд аккумулятора, наличие солнца, загруженность грузового отсека. Существует два метода реализации автономного выбора: посредством функций сравнения и с помощью Искусственных Нейронных Сетей.
Слайд 6
Почему именно ИНС?
Почему именно ИНС?
Марсоход должен принимать решение в самых неожиданных ситуациях, которые
не всегда можно предугадать и учесть при разработке алгоритма сравнения. Если использовать функции сравнения , количество параметров намного превысит 1000000000. ИНС являются расширяемой программой, и если нам понадобится дополнительные параметры ,мы можем легко внести их в исходный код.
Слайд 7
Что такое Искусственная Нейронная Сеть?
Искусственные
нейронные сети — математическая модель, а также её
программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Слайд 8
Обучение нейронных сетей
Нейронные сети не
программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность
обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.
Слайд 9
Вот собственно обучение нашей нейронной сети
Слайд 10
Персептрон
Персептрон -математическая и компьютерная модель
восприятия информации мозгом, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году.
Слайд 12
Алгоритм работы с нейронной сетью
Создание нейронной сети
с заданными параметрами.
Обучение нейронной сети.
Сохранение обученной сети.
Тестирование.
Встраивание обученной сети в программу управления , в случае успешного прохождения тестирования.
Слайд 13
При создании нейронной сети требуется задать следующие параметры:
Количество входных, выходных нейронов.
Количество скрытых слоёв , количество
нейронов в скрытом слое.
Алгоритм обучения.
Функцию активации.
Слайд 14
Тренировка ИНС
Для обучения мы создали специальный файл,
в котором написали параметры, соответствующие различным ситуациям и правильные
решения, на которые сеть будет «опираться» при обучении и ответах на наши вопросы.
Слайд 15
Результаты
Мы подобрали нужный алгоритм и добились неплохих результатов.
Окончательная версия сети имела следующие параметры:
Количество входных нейронов —
4.
Количество выходных нейронов — 4.
Скрытых слоёв — 3. Нейронов в скрытых слоях — по 200 в каждом.
Алгоритм нейронной сети — FANN_TRAIN_QUICKPOP.
Функция активации скрытых слоёв — FANN_SIGMOID.
Слайд 16
Результаты тестирования сетей с различными параметрами
и алгоритмами
FANN_TRAIN_BATCH
FANN_TRAIN_INCREMENTAL
FANN_TRAIN_QUICKPROP
Слайд 17
Дальнейшие перспективы
Следующим нашим шагом является написание пользовательского интерфейса
для оперативного ввода данных и немедленной обработкой их обученной
нейронной сетью.
Затем имеет смысл построить модель марсохода под управлением Raspberry Pi (или аналогичным одноплатным компьютером с ОС Linux) и испытать программу в условиях, приближенных к реальным. К сожалению этот шаг требует существенных финансовых вложений.
