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n powered by Künstliche Neuronale Netze mit fischertechnik TXT 4.0 — Thorsten Leimbach, Fraunhofer IAIS Version: 1 27.07.2024
Künstliche Neuronale Netze mit Open Roberta xNN Dieses Tutorial zeigt dir, wie du einem Roboter mit Hilfe eines Neuronalen Netzes beibringen kannst, einen Mindestabstand einzuhalten. Du solltest mit dem Programmieren im Open Roberta Lab vertraut sein. Du solltest bereits ein einfaches Neuronales Netz im Open Roberta Lab erstellt und angewendet haben. Seite 2 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren Mindestabstand einhalten Um dieses Experiment etwas einfacher zu gestalten, verwenden wir den simulierten Roboter aus dem Open Roberta Lab. Du kannst das Programm aber auch auf einem echten fischertechnik TXT 4.0 Roboter ausführen. Seite 3 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter Mit einem Klick auf öffnet sich die Simulationsumgebung. 2D-Darstellung eines simulierten TXT 4.0 Roboters: Rad links Rad rechts Der simulierte TXT 4.0 Roboters besitzt folgende Sensoren: ▪ Kamera Linie ▪ Kamera Farbe ▪ Ultraschallsensor ▪ Infrarotsensor Linie Seite 4 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter - Ultraschallsensor Der simulierte Roboter im Open Roberta Lab ist standardmäßig u.a. mit einem Ultraschallsensor ausgestattet. Mit dem Ultraschallsensor kann der Roboter die Entfernung zu Objekten messen. Der Ultraschallsensor befindet sich an der Vorderseite des simulierten Roboters. Fakten: ▪ Die gestrichelten Linien simulieren Ultraschallstrahlen. ▪ Die dunklere gestrichelte Linie gibt den kürzesten Abstand zu einem Objekt an. ▪ Der Ultraschallsensor kann nicht erkennen, ob sich ein Objekt links oder rechts vor dem Sensor befindet. ▪ Die maximale Reichweite des Ultraschallsensors beträgt 400 cm. Ultraschallsensor Objekt Seite 5 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter - Ultraschallsensor Mit einem Klick auf werden u.a. die Sensor-Werte des Roboters angezeigt. Diese Darstellung ist hilfreich, um die Entfernung zu einem Objekt zu bestimmen. Seite 6 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Experiment Mindestabstand Ziel des Experiments ist es, das Neuronale Netz so zu trainieren, dass der Roboter einen Mindestabstand von 30cm zu einem Objekt einhält. Der Roboter soll also so lange geradeaus fahren, bis er einen Abstand von 30cm gemessen hat. Abstand Roboter <-> Objekt Seite 7 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Als Einstieg in das Experiment „Mindestabstand“ soll der Roboter zunächst so programmiert werden, dass er seine Geschwindigkeit an den Abstand zum Objekt anpasst. Je näher der Roboter einem Objekt kommt, desto langsamer soll er fahren. Dies kann erreicht werden, indem die vom Ultraschallsensor gemessenen Werte als Geschwindigkeit für die Motoren verwendet werden. Gemessener Abstand = 100 Gemessener Abstand = 50 Seite 8 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Die Verwendung der Werte des Ultraschallsensors für die Geschwindigkeit des Roboters kann einfach wie folgt programmiert werden. Tempo = 50% Gemessener Abstand = 50cm Seite 9 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Mit einem Klick auf den Tab gelangt man zur Ansicht des Neuronalen Netzes. Das Neuronale Netz sieht standardmäßig wie folgt aus: Eingangsneuron Kantengewicht Ausgangsneuron Bias / Schwellenwert Seite 10 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Um das Programm besser „lesen“ zu können, sollten den Neuronen andere Namen gegeben werden. Durch einen Klick auf kann der Name der Eingangs- und Ausgangsneuronen verändert werden. ▪ Das Eingangs-Neuron wurde umbenannt zu US (für Ultraschallsensor). ▪ Das Ausgangs-Neuron wurde umbenannt zu Tempo. Seite 11 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Das Programm zur Steuerung der Geschwindigkeit kann auch mit einem neuronalen Netz programmiert werden. Seite 12 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Der Roboter fährt nun entsprechend der gemessenen Distanz schneller oder langsamer. Bei einem Abstand von 0cm stoppt der Roboter. Als nächstes muss ein Mindestabstand von 30cm eingehalten werden. Idee: Wir simulieren, dass der Roboter bereits vor einem Objekt steht, obwohl er noch 30 cm entfernt ist. Gemessener Abstand = 30 → Geschwindigkeit soll = 0% sein Seite 13 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Diese Idee lässt sich sehr einfach umsetzen, indem man von den Messwerten des Ultraschallsensors immer den Wert 30 abzieht. Ein typisches Programm könnte folgendermaßen aussehen: Seite 14 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Die Idee kann auch mit einem Neuronalen Netz umgesetzt werden. Das Programm sieht dann folgendermaßen aus Neben dem Programm muss auch das Neuronale Netz erstellt werden. Seite 15 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Betrachtet man die Programme und das Neuronales Netz zusammen, so wird deutlich, dass der Wert 30 durch das negative Kantengewicht von Dist -> Tempo von den gemessenen Werten des Ultraschallsensors (US) abgezogen wird. Seite 16 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Ziel ist es nun, das Neuronale Netz so zu trainieren, dass es bei einem gemessenen Abstand von 30 cm den Wert 0 berechnet. Dafür müssen wir in den Tab wechseln. Die Ansicht sieht folgendermaßen aus: → Die Kantengewichte und der Bias sollten im Tab NEURONALES NETZ Definieren vorab mit Zufallswerten belegt werden. Seite 17 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Um das Neuronale Netz trainieren zu können, werden Trainingsdaten benötigt. Diese können über den Button eingegeben werden. Es öffnet sich folgende Tabelle zur Eingabe der Trainingsdaten: Seite 18 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Als Trainingsdaten können folgende Werte eingegeben werden: Was bedeuten die Werte? ▪ Misst der Ultraschallsensor (US) den Abstand von 100cm soll der Roboter mit einem Tempo von 80% fahren. ▪ Misst der US den Abstand von 60cm soll der Roboter mit einem Tempo von 40% fahren. ▪ Misst der US den Abstand von 30cm soll der Roboter mit einem Tempo von 0% fahren, also anhalten. Seite 19 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Mit einem Klick auf startet das Training. Seite 20 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Mit einem Klick auf startet das Training. → Dies bedeutet: dass nach 500 Epochen, das NN bei der Eingabe eines Abstands von 30cm ein Tempo von 3,74 berechnet. Das bedeutet, das der Roboter noch weit davon entfernt ist den Mindestabstand von 30cm einzuhalten. Seite 21 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Mit einem Klick auf startet das Training. → Dies bedeutet: dass nach 1001 Epochen, das NN bei der Eingabe eines Abstands von 30cm ein Tempo von 0,51 berechnet. Das bedeutet, das der Roboter dem Mindestabstand von 30cm näher kommt. Seite 22 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Mit einem Klick auf startet das Training. → Nach ca. 2400 Epochen, hat das NN bei der Eingabe eines Abstands von 30cm ein Tempo von 0,00 berechnet. Das bedeutet, das der Roboter dem Mindestabstand von 30cm einhält. Seite 23 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
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Künstliche Neuronale Netze trainieren TXT 4.0 Roboter – Neuronales Netz im Open Roberta Lab Was passiert genau? ▪ Die Anpassung erfolgt per sog. Backpropagation ▪ Die Traingsdaten werden in das Neuronale Netz ▪ Die Abweichung zwischen Ergebnis des Neuronalen Netz gegeben. und der Trainingsdaten nennt man Trainingsloss ▪ Das berechnete Ergebnis wird mit dem Ergebnis der ▪ Einen kompletten Durchlauf der Trainingsdaten nennt man Trainingsdaten verglichen. Epoche ▪ Weicht das Ergebnis von den Trainingsdaten ab, werden ▪ Lernrate ist die Geschwindigkeit, mit der die Anpassung der die Kantengewichte und der Bias angepasst. Kantengewichte und des Bias erfolgt Seite 25 21.08.2024 © Fraunhofer IAIS Public
Kontakt — Thorsten Leimbach Tel. +49 2241 14-2404 thorsten.leimbach@iais.fraunhofer.de Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS Schloss Birlinghoven 1 53757 Sankt Augustin www.iais.fraunhofer.de