提及乐高积木，大多数人必然皆念的是小孩子的玩具吧？但若是再加上Cortex-M4处理器，一两个马达跟一些电线绑带，您能把它玩得有“技术含量”吗？当然，“技巧流”玩家仍是有的，SebastianFörster，这位来自德国的嵌入式体系开发者，便用这些器材搭建了一个四足机器人，而且用神经网络教会它走路。这个被定名为“Scratchy”小怪物的机器人，一共有四个伺服电机节制四条腿，利用超声波探测距离，主控则用的是STM32F407摸索开发板。
对此，Arm深度学习技巧总监MarkConnor专程跟Sebstian会晤并对他停止了采访，请他谈了一下为何要做这个“小怪物”和他的心得体会，让咱们一起来围观下吧。
可否谈谈您怎样想到要来做这个“小怪物”的吗？
蜘蛛手分拣机器人厂家闪兔分拣机价格我现阶段硕士学位论文的标题就是有关若何正在更小的Cortex-M处理器上实现机械学习，经由过程一个神经网络的实例去做机能测试。而作为测试的一部分，我把FANN神经网络库移植到了Cortex-M4上，而且我不想做太学术太死板的器材，而愿望是有型的器材，因而我取舍做个机器人。如您所见，实在我出做的很庞大，便先把一些乐高积木连到机电上，然后再连到一块有充足Flash跟SRAM的STM32F4开发板上。
“小怪物”的胜利也证实了我论文的论断——正在小型的基于Cortex-M设备上运转机械学习算法是完整能够的。
您有无试图本人对腿部举措停止编程？
当然不，那明显该当是让AI来干的！“小怪物”的布局容许我可以自力天锻炼向前跟向后的步法，让我大吃一惊的是，虽然它不膝关节，可是也能事情。由于DeepMind正在AtariQ-Learner上取得了很大的胜利，以是我也决意利用Q-Learning，而且我可以正在他们的根底之上编写Q-learning的代办署理。FANN库实在是由其他人开辟并正在LGPL答应下开源的，我只是单纯移植到了Cortex-M4上。
您是若何决意网络拓扑的？
SRAM的巨细限定了拓补布局，神经网络可以做的更年夜，但利用额定的变量会耗损十分多的存储器空间，而我更念间接正在Cortex-M4上间接停止锻炼。在我看来，利用两个或三个前馈层并不太年夜区别，只管我不间接比力它们，而我念压迫一下处理器！
合作分拣机器人废旧塑料分拣机器人用微控制器停止以后的神经网络研讨是不是简单？
实在裸C框架完整可以合用于512Kb闪存跟256KbSRAM，我很幸运地找到FANN，可是我须要编写一个小文件系统，以便库可以间接从闪存加载保留的收集权重。”
您对那些有乐趣构建跟培训本人的机器人的开发者，有甚么发起吗？
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