2017-11-25 22 views
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私は個人的な学習プロジェクトのために、シンプルなニューラルネットワークを作成して、シンプルな迷路をシミュレートした車の谷を制御しています。C#の仮想近接センサ

ネットワークに入力を提供するには、障壁にどれくらい近いかを示すために車の周りに仮想センサーが必要です。

どうすればいいですか?私は障害物とどのくらい重なり合っているかを知ることができる車両から出てくる線がある例を見てきました。

これは、たとえば、フロントセンサーラインが壁の内側で40%の場合、車の前に障害物がどれほど近くにあるかを知るために、値0.40をネットワークに戻すことを意味します。同じプロセスが、左、右、および後センサに対して繰り返される。

私は本当に自分自身をよく説明したいと思っています。私は写真をいくつか投稿できますが、皆さんは見知らぬ人からのリンクが気に入らないことを知っています。

洞察力に感謝します。

答えて

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は、私は私がこれを取り組むと思いますどのように簡単なアウトラインをスケッチします:車の環境で

  1. クエリオブジェクトをアプリケーションに理にかなって余裕を持って。例:車が2メートル以上の障害物に応答するようにするには、マージンを2メートルにします。
  2. これらの近くにあるオブジェクトについては、センサの仮想線との交差点を計算します。このためには、おそらく、ここにあるSO:How do you detect where two line segments intersect?のlinesegment-linesegment-intersectionの数学的結果を使用したいと思うでしょう。もちろん、線分を使ってあなたの環境をモデル化できることが必要です。曲がったオブジェクトがある場合は、複数行近似で十分です。あるいは、レイオブジェクトとの交差を計算する環境オブジェクト用のインタフェースを定義することもできます。今度は、四角形、円、弧、歩行者、バイカー、馬などの数学を専門にすることができます。センサーの距離が正確であるか、交差点を書くのに費やす時間計算コード。
  3. 最も近い交差点を生成したオブジェクトを各センサーレイにピックします。
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(複雑な)オブジェクトは、高速テストを可能にするバウンディングボックスを提供する必要があります。多くのオブジェクトがある場合は、効率的な[Space partitioning](https://en.wikipedia.org/wiki/Space_partitioning)アルゴリズムを探す必要があります。 –

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