実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング(3)

 前回の実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング(2)では、ライントレースをルールベースの自動化で実施しましたが、学習ベースの自動化(簡単な深層学習)で実施してみました。

デモプログラムを実行して

データ収集（テキストp182～）
収集したデータを元に学習（テキストp188～）
学習したモデルを使ってライントレース（テキストp190～）

と3ステップ実施しました。

【データ収集】

カラーセンサーを使ったルールベースのライントレースでカメラが所得した画像とステアリングの状態を記録していきます。

【学習したモデルを使ったライントレース】

見づらいですがカラーセンサーはオフにして、カメラからの映像を元にステアリングを決めています。

ステアリングを決めると言いましたが、これはDeep LearningのMNISTデータセットで手書きの1〜9の数字を分類して、これは「1」だこれは「5」だと予測するような手法を使っているので、ステアリング値を決めるではなくpredict(予測する)ですかね。

でもこの手法は、いわゆる強化学習ではありません。私がMindstormsを買うきっかけとなった強化学習ではどのようにするのか?、これから勉強してからになりますので暫くお休みになるかも・・・。出来るのですかね・・・