I detta arbete utforskas möjligheten att styra en drönare med ett (återgående) neuralt nätverk, baserat på ingång från en framåtblickande kamera, i samband med en navigering på hög nivå. Vi har skapat ett generiskt ramverk för att utbilda ett nätverk för att utföra navigeringsuppgifter baserade på imitationslärande. Den kan tillämpas på både luft- och landfordon. Som ett bevis på konceptet tillämpar vi det på en UAV (Unmanned Aerial Vehicle) i en simulerad miljö, lära sig att korsa ett rum som innehåller ett antal hinder. Hittills har endast feedfore neurala nätverk (FNN) använts för att träna UAV kontroll. För att klara mer komplexa uppgifter föreslår vi användning av återkommande neurala nätverk (RNN) istället och framgångsrikt träna ett LSTM (Long-Short Term Memory) nätverk för att styra UAVs. Vision baserad kontroll är en sekventiell förutsägelse problem, känd för dess högt korrelerade indata. Korrelationen gör träningen till ett hårt nätverk, särskilt en RNN. För att lösa detta problem undersöker vi en alternativ provtagningsmetod under utbildningen, nämligen fönstervis trunkerad backpropagation genom tiden (WW-TBPT). End-to-end-utbildning kräver dessutom mycket data som ofta inte är tillgänglig. Därför jämför vi prestandan av omskolning endast Fully Connected (FC) och LSTM kontrolllager med nätverk som är utbildade end-to-end. Att utföra den relativt enkla uppgiften att korsa ett rum avslöjar redan viktiga riktlinjer och god praxis för utbildning neurala kontrollnätverk. Olika visualiseringar bidrar till att förklara det beteende man lärt sig.
Kelchtermans m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använde LSTM neurala nätverk och imitation inlärning för att utföra navigeringen baserat på en sekvens av indata bilder.
How hard is it to cross the room? -- Training (Recurrent) Neural Networks to steer a UAV
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}