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作品展示

原创作品:huanghuang

系统分类: 机器人创想秀 - 技术流

作品版权:huanghuang 版权所有,禁止匿名转载;禁止个人使用。

huanghuang

2016-3-19 03:53:05

决赛得分

总分(0)点赞数(0)评委打分(0)

初赛得分

总分(67.15)点赞数(117)评委打分(59.15)

评委[创想秀_评委6]:技术和效果都不错,还有改进空间

评委[创想秀_评委1]:算法越来越复杂了,传感器也多了,越来越接近现在的典型做法了。

作品亮点:

1. 继承上一届参赛机器人的大部分功能,包括远程视屏传输,远程实时图像处理,语音识别,自然语言处理。上届参赛获奖作品链接:http://robot.ecovacs.cn/thread-91621-1-sortid-1.html 2.强化学习,通过可以完成一些很难直接用代码编写的程序,如在复杂环境自主规划行走路径,机械臂自平衡等。 3.无人驾驶, 通过神经网络训练摄像头获得的数据,对路面纹理进行学习,经过一段过程的学习,从而自主对路面进行识别,完成自主驾驶。 4.声源辨别,通过声音传感器对声源方向进行辨认,并且通过SVD特征值分解,进行消躁从而提高语音识别精度。

作品说明:

[size=4][b]作品说明:[/b][/size]
[size=3]     非常荣幸能够第二次参加科沃斯机器人创想秀。时光荏苒,对上一次的机器人比赛记忆犹新,而我也已经从本科跨入了硕士阶段,虽然距离祖国9000多公里远,但对创想秀的热情依然不减。非常遗憾上一届只获得了第三名的成绩,但对我来说也是不断积极进取的动力。制作这款新机器人纯属我的个人爱好,我希望能将我在硕士阶段所学知识运用在我的新机器人上。[/size][size=3]这次提交的机器人作品拔高了新的技术难度,目前只完成了可行性分析,需求分析和硬件的搭建。随着在国外第一个学期的开学,课业也比较繁重,可能不一定能按期完成所有的功能。作为科沃斯比赛的”老司机“,本人写了一篇关于我大学四年的小结和对我对机器人制作的感悟和总结,连带这次参赛作品一并与大家一起分享经验,共同进步。总结正在编写,则良辰即日公布。最后再次感谢科沃斯公司和这个比赛,为我们机器人爱好者搭建了这个相互促进学习的平台,非常感谢![/size]
[url=http://robot.ecovacs.cn/thread-91621-1-sortid-1.html]我上一届获奖参赛作品链接---多功能双足步行机器人[/url]


[size=4][b]作品基本功能:[/b][/size]
[size=3]基本功能主要由上一代机器人移植而来,并做优化改进,基本功能主要包括:[/size]
[size=3]    1. 图像远程传输+图像远程识别+图像远程追踪[/size]
[size=3]    2. 语音识别+自然语言处理[/size]
[size=3]    3.与上代机器人一样[/size][backcolor=rgb(237, 239, 241)][font=宋体][size=3]核心是树莓派(核心处理系统)与Arduino(协处理器)组成[/size][/font][/backcolor]
[backcolor=rgb(237, 239, 241)][font=宋体][size=3]    [color=#ff0000]基本功能展示参考我的上一代作品----[/color][/size][/font][/backcolor][url=http://robot.ecovacs.cn/thread-91621-1-sortid-1.html]我上一届获奖参赛作品链接---多功能双足步行机器人[/url]
[align=center][size=3]    1.远程图像传输+手动基本操作,通过手机的位置姿态,来确定小车的行驶方向速度[/size][size=3][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTUyMjI3MzI4MA==.html?from=y1.7-1.2#paction]视频如果加载失败请点链[/url]接[/size][size=3][media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTUyMjI3MzI4MA==/v.swf[/media][/size][/align]
[b][size=4]作品进阶功能:[/size][/b]
[size=3]    我未来比较喜欢的研究方向主要是机器学习和机器人,所以希望在这一代新的机器人身上能对这两个研究方向进行融合。[/size]
[size=3]   1.强化学习[/size]
[size=3]     [/size][color=rgb(51, 51, 51)][font=宋体][size=10.5pt]所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号[font=Arial]([/font][font=宋体]强化信号[/font][font=Arial])[/font][font=宋体]函数值最大,强化学习不同于连接主义学习中的监督学习,主要表现在教师信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价[/font][font=Arial]([/font][font=宋体]通常为标量信号[/font][font=Arial])[/font][font=宋体],而不是告诉强化学习系统[/font][font=Arial]RLS(reinforcement learning system)[/font][font=宋体]如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少,[/font][font=Arial]RLS[/font][font=宋体]必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式,[/font][font=Arial]RLS[/font][font=宋体]在行动[/font][font=Arial]-[/font][font=宋体]评价的环境中获得知识,改进行动方案以适应环境。[/font][/size][/font][/color]
[align=center][font=宋体][color=#333333]       [/color][/font]通过可以完成一些很难直接用代码编写的程序,如在复杂环境自主规划行走路径,机械臂自平衡等。目前电脑模拟环境原型已经搭建,稍候会放视屏链接。[/align]
[size=3]      [/size]相关技术:[font=Times New Roman]M[/font][font=宋体][size=12pt]achine learning[/size][/font], [font=Times New Roman]Reinforcement Learning[/font][font=宋体], [/font][font=Times New Roman]OpenGL[/font][font=宋体],[/font][font=Times New Roman]ODE[/font]
[align=center][/align][align=center][b]强化学习训练模型,通过不断的自我学习,让机器人自我学会抓起一个杯子[/b][/align][align=center][b][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTUyMjI3MzI4MA==.html#paction]如果视频加载失败戳这里[/url]
[/b][/align][align=center][media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTUzNzY0MDEyOA==/v.swf[/media]
[/align]
[font=Times New Roman]    [/font][size=3]2. [/size][size=3]无人驾驶 [/size]
[size=3]     通过神经网络训练摄像头获得的数据,对路面纹理进行学习,经过一段过程的学习,从而自主对路面进行识别,完成自主驾驶。[/size]
[align=left]     相关技术:[font=Times New Roman]M[/font]achine learning, [font=Times New Roman]Neuronale Netze[/font][font=宋体],[/font][font=Times New Roman]Image Processing[/font][/align][align=left][font=Times New Roman]     最简单的无人驾驶车,通过对图像的神经网络训练,让小车自主学习在道路上行驶[/font][/align][align=left][align=center][font=Times New Roman] 无人驾驶原理图.png
[/font][/align][/align][align=left][align=center][font=Times New Roman]     [b]训练阶段视频[/b][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][b][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzODIzODg3Mg==.html]加载失败戳这里[/url]
[/b][/font][/align][/align][align=left][align=center][font=Times New Roman]   [media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTUzODIzODg3Mg==/v.swf[/media][/font][/align][/align][align=left][align=center][font=Times New Roman]     [b]测试阶段视频[/b][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][b][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzODMzNDExMg==.html]加载失败戳这里[/url]
[/b][/font][/align][/align][align=left][align=center][font=Times New Roman]     [media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTUzODMzNDExMg==/v.swf[/media][/font][/align]
[align=center][font=Times New Roman]
[/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b]基于神经网络无人驾驶技术的容错测试视频(最新更新)[/b][/color][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTYxMzY3NTg1Mg==.html]加载失败戳这里[/url]
[/b][/color][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b][media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTYxMzY3NTg1Mg==/v.swf[/media]
[/b][/color][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b]在模拟公路上测设无人驾驶小车视频(最新更新)[/b][/color][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b][url=http://v.youku.com/v_show/id_XMTYxMzY5MzM1Mg==.html]加载失败戳这里[/url]
[/b][/color][/font][/align][align=center][font=Times New Roman][color=#ff0000][b][media=swf,500,375]http://player.youku.com/player.php/sid/XMTYxMzY5MzM1Mg==/v.swf[/media]
[/b][/color][/font][/align][align=center]细心的朋友可能已经发现最新的视频已经拆除了机械臂,因为随着我现在不断对机器人知识的学习,包括机器手臂基础知识和KUKA机器人编程,机械臂的控制远远不只是会用舵机来操控每个关节的角度就够了,而且市面上的舵机机械手臂精度太差,另外我还需要更深层的学习工业领域的机械臂控制,所以我决定把机械臂拆除,专门来做无人驾驶车。[/align][/align]
[size=3]    3.声源辨别,这是一个辅助功能,通过声音传感器对声源方向进行辨认,并且通过SVD特征值分解,进行消躁从而提高语音识别精度。[/size]
[size=3]     [/size]相关技术:[font=Times New Roman]M[/font][font=宋体][size=12pt]achine learning[/size][/font],SVD[size=3]
[/size]
[size=3]
[/size]
[b][size=4]作品图片:[/size][/b]
[size=3]目前作品研发刚刚起步,大家就大概看看吧,希望在后续的更新能为大家带来眼前一亮的效果:[/size]
[size=3] 520d4f409d6f2e6f1c56a45390a37bb3.jpg IMG_20160310_161613.jpeg
[/size]
[size=3] IMG_20160619_011746.jpg IMG_20160619_011801.jpg IMG_20160619_011813.jpg
[/size]









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很棒的想法和设计,点赞,加油
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