神经网络与RC船

Question

在我开始制作任何东西之前，只是一个理论 我一直对NN很感兴趣，并且和他们一起做了一些较小的控制台项目，但这次我想在现实生活中使用它们。

让我们假设我家里有一个大水池 - 我有一个小型遥控船，配备了非常灵敏和准确的GPS和一个小型计算机，里面有一些SD卡模块来加载/保存神经网络数据。

该船有1x伺服（控制转弯）和1x马达向前移动。

我希望这艘船能够学会先导航到单个航点，然后使用该网络在多个航点之间导航。

我正在考虑以下输入：

• 与WPT的距离
• WPT方向

输出：

• 电机油门
• 伺服转弯

在训练期间，我无法弄清楚我是否应该使用监督方法（rc船，我可以在开始时控制它），或非监督学习？

问题：

在我开始深入研究代码之前，我宁愿向专业人士寻求建议。

1. a）甚至可以在这样的项目中使用NN吗？
2. 如果是，我应该做有监督的学习（显示网络 如何导航到单个wpt这么多次的网络 学习它然后使用这个网络自动导航到 其他wpt？）
3. 输入/输出 - 需要其他任何东西才能使其正常工作？

非常感谢您对此的任何意见。

使用概念验证项目进行更新

因为我无法得到答案，我尝试通过使用两个输入来学习网络巡航到下一个航路点：

1. 当前船角[0,360]
2. 下一个航点的角度[0,360]

一个输出

1. 舵角[-1,1]

以下是结果，学习并不需要太多时间。

• 黄色方块 - 训练船
• 蓝盒神经网络驱动船

https://youtu.be/_FDWSBYj7WM

Answer 1

我不确定这是否是神经网络的正确任务。应用强化学习（如Q-Learning）听起来像是一项任务。

https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning

https://en.wikipedia.org/wiki/Q-learning

如果您还想使用人工神经网络，您可以将它们用作函数逼近器。我认为Google使用他们的Alpha Go机器人做到了这一点。