提及樂(lè)高積木，大多數(shù)人必然都想的是小孩子的玩具吧？但假如再加上Cortex-M4處理器，一兩個(gè)馬達(dá)和一些電線綁帶，您能把它玩得有“技能含量”嗎？自然，“技能流”玩家仍是有的，SebastianF?rster，這位來(lái)源于德國(guó)的嵌入式體系開(kāi)發(fā)者，便用這一些器材搭建了一個(gè)四足機(jī)器人，而且用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教會(huì)它走路。這個(gè)被命名為“Scratchy”小怪物的機(jī)器人，一共有四個(gè)伺服機(jī)電節(jié)制四條腿，運(yùn)用超聲波探測(cè)間隔，主控則用的是STM32F407探索開(kāi)發(fā)板。
對(duì)此，Arm深度進(jìn)修技能總監(jiān)MarkConnor特地和Sebstian碰頭并對(duì)他進(jìn)行了采訪，請(qǐng)他談了一下為何要做這個(gè)“小怪物”和他的心得體會(huì)，讓我們一起來(lái)圍觀下吧。
可否談一談您如何想到要去做這個(gè)“小怪物”的嗎？
我現(xiàn)階段碩士學(xué)位論文的標(biāo)題問(wèn)題便是有關(guān)如安在更小的Cortex-M處理器上實(shí)現(xiàn)機(jī)械進(jìn)修，經(jīng)過(guò)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例來(lái)干性能測(cè)試。而作為測(cè)試的一部分，我把FANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)移植到了Cortex-M4上，而且我沒(méi)有想干太學(xué)術(shù)太枯燥的物品，而想要是有型的物品，因而我挑選干個(gè)機(jī)械人。如你所見(jiàn)，實(shí)際我沒(méi)干的很龐雜，就先把一些樂(lè)高積木連到電機(jī)上，然后再連到一塊有充足Flash和SRAM的STM32F4開(kāi)發(fā)板上。
“小怪物”的樂(lè)成還證明了我論文的結(jié)論——正在小型的基于Cortex-M設(shè)備上運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)修算法是完全可能的。
全自動(dòng)分揀機(jī)器人價(jià)格您有無(wú)試圖本身對(duì)腿部舉措舉行編程？
固然沒(méi)有，這顯然應(yīng)該是讓AI往干的！“小怪物”的布局答應(yīng)我能夠獨(dú)登時(shí)鍛煉向前和向后的步法，讓我驚詫萬(wàn)分的是，雖然它沒(méi)有膝關(guān)節(jié)，然則還能事情。由于DeepMind正在AtariQ-Learner上取得了很大的樂(lè)成，所以我還決議運(yùn)用Q-Learning，而且我能夠正在他們的根本之上編寫Q-learning的署理。FANN庫(kù)其實(shí)是由其他人開(kāi)辟并正在LGPL許可下開(kāi)源的，我只是純真移植到了Cortex-M4上。
蜘蛛手分揀機(jī)器人型號(hào)您是若何決議網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞模?/p>廣州自動(dòng)分揀機(jī)器人廠家
SRAM的巨細(xì)限定了拓補(bǔ)構(gòu)造，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠干的更大，但運(yùn)用分外的變量會(huì)消費(fèi)特別很是多的存儲(chǔ)器空間，而我更想直接在Cortex-M4上直接進(jìn)行練習(xí)。在我看來(lái)，運(yùn)用兩個(gè)或三個(gè)前饋層并沒(méi)有太大區(qū)分，盡管我沒(méi)有直接比力它們，而我想壓榨一下處理器！
用微控制器開(kāi)展當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研討是不是輕易？
實(shí)在裸C框架完全能夠適用于512Kb閃存和256KbSRAM，我很幸運(yùn)地找到FANN，可是我需求編寫一個(gè)小文件體系，以便庫(kù)能夠直接由閃存加載保留的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重?！?/p>
您對(duì)那些有興致構(gòu)建和培訓(xùn)自身的機(jī)器人的開(kāi)發(fā)者，有什么認(rèn)為嗎？
蔬果分揀機(jī)器人分揀機(jī)器人的好處分揀機(jī)器人控制程序