神经网络与RC船

Question

在我开始做任何事情之前，我只是一个理论，我一直对NN感兴趣，并且用它们做了一些较小的控制台项目，但这一次我想在现实生活中使用它们。

让我们假设我家里有一个很大的水池--我有一艘装有非常敏感和精确的GPS的小型RC船和一台装有SD卡模块的微型计算机来加载/保存神经网络数据。

该船有1倍伺服(控制转弯)和1倍马达前进。

我希望这艘船首先学会导航到一个单一的路径点，然后使用该网络在多个路径点之间导航。

我正在考虑下面的输入

• 到WPT的距离
• 指向WPT

输出

• 电动机节流阀
• 伺服转向

在训练期间，我不知道是应该使用监督方法(rc船，我可以在一开始就控制它)，还是非监督学习？

问题

在我开始钻研代码之前，我更愿意征求专业人士的意见。

1. ( a)在这样的项目中甚至可以使用NN吗？
2. 如果是的话，我是否应该进行监督学习(向网络展示如何导航到单个wpt多次，以至于网络学习了它，然后使用这个网络自主导航到其他wpt?)
3. 输入/输出-还需要什么才能使其发挥作用？

非常感谢您对此的任何投入。

更新与概念项目的证明

由于无法得到答案，我试着通过使用两个输入来学习网络到下一个路径点：

1. 当前船角0,360
2. 角度到下一个路点0,360

和一个输出

1. 舵角-1,1

这是结果，没有花太多的时间去学习。

• 黄箱-教练艇
• 蓝箱神经网络驱动船

FDWSBYj7WM

Answer 1

我不确定这是不是神经网络的正确任务。这听起来像一个任务，应用强化学习，如Q-学习。

learning

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

如果您也想使用as，您可以使用它们作为函数逼近器。我认为谷歌是用他们的Alpha Go机器人做的。