Workshop 4 : Football Penalty Game | 12碼
Football Penalty Game | 12碼
我們將利用監督式學習來訓練 AlphAI 朝向球體行駛，然後讓 AlphAI 進行射門(撞擊球體)。
材料 :
- 已經在電腦安裝 AlphAI software (每一隻 AlphAI 需一台電腦)
- 具備藍牙或Wi-Fi功能的電腦以和 AlphAI 進行溝通
- AlphAI 機器人 (最少一隻)
- 擁有足夠的材料建構場地
簡單以障礙物當作龍門 , 訓練 AlphAI 將球體推進目的地。
需時 :
- 30 至 45 分鐘
開機及連接 :
→ 安裝 AlphAI software , 點擊「AlphAI」圖示以開啟軟件
→ 開啟 AlphAI 的電源 (電源掣在底部)。需時約20-30秒 , 它會輕輕移動幾步, 當它準備好連接時會亮起白光。
→ 記下 AlphAI 底板的編號 ( 應該3位數 e.g 197 )
→ 選擇以WiFi 或 藍牙接駁 ( 當超過4個 AlphAI 或房間已有多個 WiFi 網絡時 , 建議使用藍牙接駁)
| Wi-Fi : | 藍牙 : |
|---|---|
| - 將電腦連接至 AlphAI 的 Wi-Fi :找出以 AlPHAI 開頭並以機械人編號結尾的 Wi-Fi 網絡 : 密碼與Wi-Fi名稱相同 (包括大小寫)- 在「Tools」工具欄中選擇「wifi」 | - 在 「Tools」工具欄中選擇「Bluetooth」,選擇相應的 AlphAI (對應機身編號)- 如果你的 AlphAI 不在列表中 , 點擊「pari a new robot via Bluetooth」並在該 AlphAI 出現時選擇 它 , 然後將它添加到您可以選擇的列表中。 |
→ 點擊「connection」 button 來連接你的 AlphAI 。連接後你將在右下角能看到它的電量。
連接常見問題可查閱 : AlphAI 連接常見問題
導入「Paramaters - Image Recognition 」
在「Parameters」中選出「load demo parameters...」然後導入「Supervised learning - Image Reconigition」
我們將使用 AlphAI 的鏡頭記錄影像 , 從而認出球體、龍門、場地等等物件...讓 AlphAI 能做到自主踢球,
Parameters 是 AlphAI 預設的 Demo Configuration setting , 方便用家直接導入使用。
訓練 (supervised learning) :
通過單擊右側的箭頭或使用鍵盤上的方向鍵來控制機器人移動。 沒有快速前進的必要：目標是教機器朝向球體移動並把球體推向「龍門」。AlphAI 會記錄相機看到的影像及動作從而自行駕駛。
(注意: 假如鍵盤的方各鍵不能運作 , 先在右面點擊箭頭再嘗試使用鍵盤)
提示 :
在訓練過程 , 不要行駛得太快 , 你可在「max speed」中減慢速度。
為方便訓練，您可以：
- 用手移動機器人，教它在各種情況下做出正確動作。
- 先標記起點及十二碼點 , 讓 AlphAI 能在一樣的環境下進行訓練。
- 循序漸進地增加難度 , 例如加入轉向 , 移遠起點等等...
測試和加強學習 :
完成幾次射門訓練後，如果您認為您的AlphAI已經訓練有素，你可以重新點擊 「self-drive」。 如果你的機器人訓練有素，它將開始自行跟隨訓練的內容行駛！
但學習過程還沒有結束的； 即使AlphAI是自動駕駛，你也可以在它移動時通過按箭頭繼續控制它(訓練)。 例如，當 AlphAI 在 self-drive 時偏離踢球路線便即時給予指令修改行駛路線。
有可能遇到的問題 :
- self-drive 時有機會偏離路線 , 請增加訓練的次數
總結 :
我們從正確的學習中觀察到機器人是可以自主行動的。然而它有必要繼續它的監督式學習,因為它會在未知情況下會「即興發揮」 例如 : 機器人在學習期間都是在同一起點開始，如果它被移到其他位置開始行駛，它將不知道如何行動。
儘管演算法相同，但學習效率或多或少會取決於提供給機器人的學習數據的質量。
- 在訓練間期減少錯誤 , 增提學習數據的質量
- 增加訓練次數 , 收集更多數據 / 樣本
- 盡可能增加訓練會遇到的情景 , 數據愈詳細得出來的結果愈好