19、基于神经网络的机器人导航与控制实现

基于神经网络的机器人导航与控制实现

在无结构环境中实现机器人导航是现实世界中机器人设计的重要挑战。本文将介绍如何使用神经网络来训练机器人进行导航和避障，以及如何实现基于卷积神经网络（CNN）的机器人控制。

导航神经网络的训练

在训练用于导航的神经网络时，我们需要将输入数据划分为训练集和验证集。这里我们使用80%的数据进行训练，20%的数据进行验证。由于我们不仅要识别图像，还要使用它们来确定方向，因此不能像玩具识别程序那样通过随机旋转复制图像来处理数据，因为旋转会打乱方向信息。

以下是训练程序的具体步骤：
1. 收集训练数据 ：通过驱动机器人并记录其行驶动作来收集训练数据。将数据分为左转、右转和直行三组，并将训练图像放在对应的子文件夹中。读取数据，将其与标签关联，并进行预处理以输入到神经网络中。
2. 导入必要的包 ：

# import the necessary packages
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from keras.preprocessing.image import img_to_array 
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as pl