黑線追蹤 - 開始進行AI訓練（機器學習）
學習目標 :
認識紅外線作為輸入。
認識如何訓練人工智能模型。認識AI 的輸入-處理-輸出(IPO)框架。
將輸出轉為動作，讓機械人沿着黑線走。
學習內容 :
- 使用5個紅外線作為輸入，並在不同的輸入上加上動作標籤來訓練人工智能模型。
- 訓練完成，人工智能模型就可以用來分辨出是哪種類型的輸入，並與訓練數據中的標籤進行比較，以決定及執行應該的動作(輸出)。輸入-處理-輸出(IPO)框架。
- 這次將加入動作行駛
所需準備 :
| 材料 : |
Parameter 參數 : “U02b Line Tracking.json” Speed 速度設成 15-20 |
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| 一些黑膠帶和剪刀 |
Sensor (Input) 傳感器 |
IR sensor; detect black; 5 sensors 紅外線傳感器；檢測黑色；5個傳感器 |
| Action (Output) 行動 |
動作標籤
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| AI | Supervised Learning, Neural Network 監督學習，神經網絡 |
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| Visualization 可視化 |
OFF only <network value>; 僅<網絡值> Off |
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下載並導入 "U02b Line Tracking"
- 當 AlphAI 在黑線中心上行駛 --> 直行 (點擊直行 - Forward)
- 當 AlphAI 在黑線右面 (左面的 IR Sensor在黑線上) --> 向左修正方向 (點擊直行向左 Left Turn)
- 當 AlphAI 在黑線左面 (右面的 IR Sensor在黑線上) --> 向右修正方向 (點擊直行向右 Right Turn)
你應依照那個 Infrared sensor 呈現黃色 / 數值高來選擇相對應的 Output
開始訓練 :
- 啓動”重設學習” <reset learning> 按鈕
- 關掉 “自動駕駛“ <self drive> 的按鈕
- 開啟 “學習“ <learning> 的按鈕。
訓練機械人巡線行駛。
- 根據 IR Sensor 的數值選擇動作。
- 重複以上步驟 5 至 20 次，請訓練每一個 IR Sensor 選擇動作。
- 關閉 “學習” 按鈕。代表學習已經完成。
- 開啟”自動駕駛”進行測試
總結 :
訓練機器人時應該基於其感應器的輸入數值進行決策，而非人類的觀點（同學看到機械人情況）。理解機器人的感應器輸入並相應地進行訓練是至關重要的，以確保它學習到所期望的行為。
如果機器人在右側感測器下方感知到黑膠帶，將其訓練為“向前”可能不太合適。相反，更好的做法是當機器人感知到右側有黑膠帶時，將其訓練為“右轉”。這樣，機器人將把右側的黑膠帶與右轉動作聯繫在一起，從而產生更準確的行為。
訓練成功的因素是：
- 將機械人的速度校到很慢（15-20）
- 將機械人的Duration (under Action) 校到很短時間（0.14-0.2 seconds)
- 訓練要包括全部可能性。
- 不容計有錯誤的訓練。訓練的準確度比訓練的數量更重要。
- 要有耐性。