АННОТАЦИЯ 3
ВВЕДЕНИЕ 5
1. Искусственные нейронные сети (ИНС) 5
1.1. Классификация ИНС 7
1.2. Перцептрон 7
2. Методы обучения нейронных сетей 9
2.1. Генетический алгоритм 10
3. Микроконтроллер STM32F103C8 13
4. Практическая часть 14
4.1. Среда разработки Unity3D 14
4.2. Программа обучения ИНС 16
4.2.1. Программа мобильного робота 16
4.2.2. Программа среды 22
4.3. Исследование циклов обучения 24
4.4. Создание схемы мобильного робота 28
4.4.1. Создание управляющей программы 29
4.4.2. Среда разработки ^Vision® 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 31
С развитием вычислительных мощностей микропроцессорной техники, вкупе с увеличением её доступности, появилась возможность реализовывать ранее недоступные для вычисления алгоритмы на портативных и мобильных системах. Примером таких алгоритмов являются искусственные нейронные сети. В современных мобильных устройствах искусственные нейронные сети выполняют задачи распознавания лица, распознавания речи, синтеза рисунков и т.д. Одной из возможной для решения искусственной нейронной сетью задач является задача принятия решений.
В данной работе будет рассматриваться создание управляющей программы мобильного робота на основе нейронной сети, обученной с помощью генетического алгоритма.
Задачи:
1. Выбор архитектуры нейронной сети;
2. Выбор способа обучения архитектуры нейронной сети;
3. Создание программы для обучения нейронной сети;
4. Моделирование в Unity3D;
5. Создание макета мобильного робота;
6. Создание управляющей программы для микроконтроллера.
В результате данной работы разработана программа для обучения нейронной сети с возможностью получения параметров сети для её встраивания в управляющую программу микроконтроллера.
