WEBVTT 00:00.450 --> 00:05.700 Bonjour et bienvenue sur le Statoil et pour parler, nous avons initialisé la carte. 00:05.850 --> 00:12.090 Et maintenant, passons aux choses excitantes que nous créons la voiture et nous le faisons avec un cours, bien sûr. 00:12.090 --> 00:18.660 Vous verrez que la classe est très pratique pour créer des choses qui ont beaucoup de propriétés, car vous pouvez 00:18.660 --> 00:25.300 voir non seulement trouver des variables dans ma voiture, mais aussi des fonctions qui, bien sûr, sont celles qui feront que 00:25.300 --> 00:30.270 la voiture passe à la position suivante. de gauche à droite ou aller tout droit. 00:30.720 --> 00:35.970 Nous avons donc deux variables importantes pour décrire l’environnement. Par exemple, l’angle 00:35.970 --> 00:42.590 qui correspond à l’angle entre l’axe des x et l’axe de la direction de la voiture. 00:42.630 --> 00:50.040 Nous avons ensuite la rotation qui correspond à sa dernière rotation, soit 0 degré 20 degrés ou 00:50.040 --> 00:51.550 moins 20 degrés. 00:51.570 --> 00:57.690 Nous avons ensuite la vitesse, la coordonnée x du vecteur vitesse et les coordonnées y du vecteur 00:57.690 --> 00:58.320 vitesse. 00:58.470 --> 01:05.740 Et puis le vecteur de coordonnées vitesse x et vitesse Y puis nous avons les capteurs et les signaux. 01:05.830 --> 01:12.280 Et c’est très important car notre appel aura trois capteurs: un capteur, deux capteurs et 01:12.310 --> 01:18.240 trois capteurs, un capteur détectera s’il ya un sens devant la voiture. 01:18.420 --> 01:25.070 Ensuite, le capteur 2 est le capteur qui détectera s'il y a un sens à gauche de la voiture et les capteurs 3 01:25.080 --> 01:29.640 est le capteur qui détectera s'il y a un sens à droite de la voiture. 01:29.950 --> 01:37.080 Et puis à partir de ces trois capteurs, nous obtenons les signaux que les signaux reçus par chacun des capteurs. 01:37.290 --> 01:43.320 Donc, le signal 1 est le signal reçu par le capteur 1, le signal to est le signal reçu par le capteur 2 01:43.330 --> 01:46.370 et le signal 3 est celui reçu par les capteurs 3 01:46.380 --> 01:47.700 Et alors comment ça marche. 01:47.770 --> 01:54.310 Le signal 1 est la densité d'envoi autour du capteur. Un signal est la densité du centre autour du capteur. Le 01:54.820 --> 02:00.560 signal 3 est la densité d'envoi autour de la sensibilité et comment calculer cette densité de sable. 02:00.670 --> 02:01.690 Eh bien c'est très simple. 02:01.700 --> 02:06.110 Nous prenons de grands carrés autour de chacun des capteurs. 02:06.130 --> 02:12.490 Ce sont en réalité des carrés de 200 sur 200 et pour chacun des carrés, nous divisons le nombre de uns dans le 02:12.490 --> 02:17.840 carré par le nombre total de cellules dans le carré qui est 22 et 20 est égal à 400. 02:18.070 --> 02:22.530 Et cela nous donne la densité de sable car celles-ci correspondent au centre. 02:22.630 --> 02:27.790 Nous faisons cela pour chaque capteur et cela nous donne la densité de sable autour de chaque capteur. 02:27.790 --> 02:29.550 Ce sont les signaux. 02:29.650 --> 02:35.450 Très bien, nous avons maintenant tout pour détecter le capteur, puis nous avons la fonction de déplacement. 02:35.450 --> 02:40.660 Et bien sûr, la fonction de déplacement est ce qui permettra au noyau d'aller à gauche en allant tout droit 02:40.660 --> 02:41.530 ou à droite. 02:41.920 --> 02:43.360 Alors passons en revue rapidement. 02:43.360 --> 02:50.410 Nous avons ici la mise à jour de la position de la voiture avec sa dernière position qui est ici le passe 02:50.740 --> 02:52.400 et le vecteur vitesse. 02:52.540 --> 02:58.720 Donc, grâce au vecteur vitesse, la position sera mise à jour dans la direction du vecteur vitesse. 02:58.930 --> 03:05.320 Ensuite, nous obtenons la rotation que nous verrons plus loin dans le code ici. 03:05.320 --> 03:08.040 La rotation est égale à l'action à la rotation. 03:08.040 --> 03:11.400 Il sélectionnera l'action puis se lancera dans la rotation. 03:11.410 --> 03:15.580 Et donc cette autoprotection équivaut à une rotation ici. 03:15.610 --> 03:21.130 C'est cette rotation que nous apprenons à savoir comment nous devons faire pivoter la voiture qui tourne à 03:21.130 --> 03:22.360 gauche ou à droite. 03:22.420 --> 03:28.510 Ensuite, nous mettons à jour l'angle que je rappelle est l'angle entre l'axe des x et l'axe de la direction 03:28.510 --> 03:29.560 de la voiture. 03:29.620 --> 03:35.350 Et puis, une fois que la voiture a bougé, nous devons mettre à jour les capteurs et le signal 03:35.350 --> 03:41.380 car, bien sûr, lorsque la voiture vient de pivoter alors que les capteurs ont également pivoté, nous devons donc les 03:41.380 --> 03:45.500 faire pivoter à l'aide de la fonction de rotation. la nouvelle position. 03:45.790 --> 03:48.950 Et pourquoi avons-nous ce vecteur de 30 0. 03:49.090 --> 03:54.070 C'est simplement parce que 30 est la distance entre la voiture et le capteur. 03:54.130 --> 03:59.080 Vous savez est la distance entre la voiture et ce que la voiture détecte. 03:59.230 --> 04:04.210 Et puis, une fois les capteurs mis à jour, il est temps de mettre à jour les signaux. 04:04.270 --> 04:07.110 Et donc ici, nous faisons exactement ce que je vous ai expliqué. 04:07.240 --> 04:13.780 Nous donnons les coordonnées x de notre capteur puis nous prenons toutes les cellules de Manston à plus 10, puis nous procédons 04:13.780 --> 04:19.070 de même pour la coordonnée y, en prenant toutes les cellules de Madison à plus 10. 04:19.090 --> 04:27.040 Ainsi, nous obtenons donc le carré de 20 x 20 pixels entourant le capteur et à l’intérieur du carré, 04:27.130 --> 04:28.280 certains anciens. 04:28.300 --> 04:35.170 Donc, fondamentalement, avec certaines des cellules parce que les cellules contiennent 0 ou 1 et comme dans un carré de 20 sur 20, 04:35.170 --> 04:38.060 il y a 20 fois 20 = 400 cellules. 04:38.200 --> 04:45.520 Eh bien, nous le divisons par 400 pour obtenir la densité des unités à l'intérieur du carré et c'est ainsi que nous obtenons le signal de 04:45.730 --> 04:52.090 la densité des centres autour du capteur et nous procédons de la même manière pour le deuxième capteur et le troisième capteur pour 04:52.360 --> 04:54.870 obtenir le deuxième signal et le troisième signal. 04:55.060 --> 04:55.340 D'ACCORD. 04:55.360 --> 05:00.220 Donc, c'est pour prendre le capteur et ensuite ces trois lignes de code sont très importantes. 05:00.220 --> 05:05.710 C’est une autre raison pour laquelle nous souhaitons nous rendre à notre voiture lorsqu'elle atteint l’un des bords de 05:05.710 --> 05:06.290 la carte. 05:06.290 --> 05:11.830 Vous savez que nous ne voulons pas que la voiture se précipite contre certains murs et nous voulons donc la pénaliser 05:11.830 --> 05:16.380 pour la punir lorsqu'elle se rapproche trop de Wall et c'est donc ce que nous faisons ici. 05:16.630 --> 05:24.970 Si le premier capteur est plus grand que plus long moins 10, il est plus grand qu'ici parce que plus long est cette distance ici, 05:24.970 --> 05:27.580 donc plus long moins 10 est ici. 05:27.580 --> 05:33.550 Donc, si le capteur 1 agit plus que plus longtemps, Manison concerne tous les points qui sont ici. 05:33.550 --> 05:40.930 C'est-à-dire si la voiture se rapproche du bord droit de la carte ou si le capteur de cellule agit moins que 10, 05:40.950 --> 05:48.250 c'est ici si la voiture se rapproche du bord gauche de la carte ou si le capteur Y est plus grand 05:48.250 --> 05:55.870 que plus grand moins 10 c'est le bord supérieur de la carte et / ou si Y est autocensuré inférieur à 10, 05:55.870 --> 05:58.670 c'est le bord inférieur de la carte. 05:58.720 --> 06:06.370 Et donc, si le capteur 1 atteint l'une de ces quatre arêtes, nous allons mettre le signal du capteur 06:06.490 --> 06:08.760 lorsque le signal est envoyé. 06:08.800 --> 06:10.290 Nous allons le définir pour être un. 06:10.540 --> 06:11.610 Et qu'est ce que ca veut dire. 06:11.650 --> 06:15.390 Cela signifie un son plein comme la pleine densité de sable. 06:15.580 --> 06:17.270 C'est comme le pire et vous pourriez avoir. 06:17.330 --> 06:19.540 Il y a tellement de sens que ça va arrêter votre voiture. 06:19.660 --> 06:24.480 Donc, le signal sera un et donc la voiture recevra une terrible récompense. 06:24.490 --> 06:24.830 D'accord. 06:24.820 --> 06:30.190 Et puis nous faisons la même chose pour le signal aussi et signalons trois à partir du capteur deux instances trois. 06:30.410 --> 06:30.790 D'accord. 06:30.800 --> 06:36.470 Ensuite, nous créons la classe de jeu. C’est donc la classe qui crée le jeu, car jusqu’à présent, nous 06:36.470 --> 06:40.720 n’avons créé que la voiture et nous devons bien sûr créer la carte. 06:40.820 --> 06:42.310 Nous devons créer le jeu lui-même. 06:42.410 --> 06:47.750 Donc, nous ne jouerons pas le jeu, c’est notre IA qui jouera le jeu et le jeu consiste 06:47.750 --> 06:52.240 en fait à éviter les obstacles et à aller de l’aéroport au centre-ville et vice-versa. 06:52.520 --> 06:59.610 Donc, dans cette classe de jeu, nous devons créer des objets comme la voiture, puis définir la fonction de mise 06:59.630 --> 07:00.540 à jour. 07:00.590 --> 07:05.330 C’est le plus important et nous allons nous concentrer sur cela maintenant car c’est 07:05.330 --> 07:12.250 dans cette fonction de mise à jour que l’action que la voiture doit effectuer est sélectionnée et que chaque but est atteint. 07:12.350 --> 07:16.880 Et cette action est exactement la sortie de notre réseau de neurones. 07:16.880 --> 07:20.860 La nouvelle volonté de ce travail sera au cœur de notre intelligence artificielle. 07:20.930 --> 07:27.550 Et ainsi, cette action est renvoyée par le cerveau de la voiture qui reste l’objet de notre classe humaine qui 07:27.560 --> 07:29.780 se formera dans notre fichier d’IA. 07:29.930 --> 07:36.500 Et cet objet a une méthode qui s'appelle update et qui prend en entrée le dernier mot et le 07:36.500 --> 07:37.590 dernier signal. 07:37.610 --> 07:43.250 Ainsi, le dernier mot est bien sûr le dernier mot atteint 07:43.250 --> 07:50.480 par la voiture et le dernier signal est bien sûr le dernier signal des trois 07:50.480 --> 07:51.240 capteurs. 07:51.440 --> 07:56.870 Mais ensuite, j'ajoute deux autres entrées, à savoir l'orientation de la voiture par rapport à l'objectif. 07:56.900 --> 08:01.540 Ainsi, par exemple, si la voiture se dirige vers l'objectif, l'orientation sera égale à zéro. 08:01.730 --> 08:06.730 Si elle va légèrement à droite, l'orientation sera proche de 45 degrés. 08:06.920 --> 08:11.820 Et si elle va légèrement à gauche, l’orientation sera proche de moins 45 degrés. 08:11.900 --> 08:15.380 Voilà donc la force d'entrée de nos états d'entrée. 08:15.410 --> 08:18.950 Et puis il y a une leçon posée qui est moins d'orientation. 08:19.010 --> 08:25.250 Donc, généralement, les entrées du réseau neuronal sont indépendantes. Il n'y a pas de multicolinéarité, mais peu importe si c'est 08:25.250 --> 08:29.360 le cas, c'est que le réseau neuronal corrigera cela avec les poids. 08:29.480 --> 08:35.450 Mais je remarque quand même que l’ajout de cette orientation moins permet à la voiture 08:35.450 --> 08:37.840 d’entraîner la voiture pour stabiliser l’accélération. 08:37.940 --> 08:43.460 Vous savez que ce que nous faisons, c'est que l'IA n'explore pas toujours dans la même direction en ajoutant 08:43.460 --> 08:44.390 cette orientation moins. 08:44.390 --> 08:48.680 Nous nous assurons qu'il explore dans les deux sens à droite ou à gauche. 08:48.920 --> 08:55.780 Et ainsi ce sont les trois signaux plus l’orientation et l’orientation moins sont les 08:55.810 --> 09:03.020 cinq entrées de notre vecteur codé qui ira dans le réseau et notre vecteur d’entrée qui 09:03.050 --> 09:09.560 ira dans le réseau et ensuite, dans le réseau est l'action à jouer. 09:09.650 --> 09:15.290 Et chaque fois et la sortie est renvoyée par cette fonction de mise à jour qui contient 09:15.290 --> 09:20.450 le réseau lui-même et la sortie du réseau. C’est pourquoi nous devons entrer le dernier 09:20.450 --> 09:26.110 signal qui est l’état d’entrée et le dernier mot car l’action à jouer aussi dépend du dernier mot. 09:26.950 --> 09:33.700 D'accord, puis nous mettons à jour la partition principale des mots que nous mettons à jour la rotation. Nous utilisons la fonction 09:33.700 --> 09:37.500 de déplacement pour faire pivoter la voiture en fonction de l'action sélectionnée. 09:37.510 --> 09:44.230 Nous prenons la distance de la voiture à la route et nous obtiendrons les positions des capteurs une balle sur deux dans 09:44.230 --> 09:48.490 les deux réponses Rieker aux billes qui représenteront les capteurs sur la carte. 09:48.530 --> 09:49.880 Vous verrez cela très rapidement. 09:50.550 --> 09:56.230 Et puis ici, cette partie est très importante car c’est là que nous pénalisons la voiture si 09:56.230 --> 10:04.060 cela prend un certain sens car, comme vous pouvez le constater, cela signifie que si la voiture a un bon sens, elle sera ralentie. 10:04.150 --> 10:06.550 Nous réduisons donc sa vitesse. 10:06.590 --> 10:10.020 Vous savez que sa vitesse est généralement de 6 comme vous pouvez le voir ici. 10:10.150 --> 10:14.410 Et si cela continue dans un sens, ce sera celui qui sera ralenti à 1. 10:14.430 --> 10:17.810 Vous verrez comment la voiture sera ralentie une fois que cela aura pris un sens. 10:18.030 --> 10:19.090 Donc, c'est lent. 10:19.210 --> 10:23.610 Et en plus, il reçoit une mauvaise récompense, il en obtient un moins que nous voulons. 10:23.920 --> 10:26.140 Et c'est en fait la pire récompense que vous puissiez obtenir. 10:26.140 --> 10:32.100 La meilleure récompense est une, le pire, selon nous, est moins une et la récompense est comprise entre moins 1 et plus 1. 10:32.530 --> 10:33.450 Et puis sinon. 10:33.570 --> 10:35.770 Et la voiture n'est pas sur du sable. 10:35.980 --> 10:41.000 Eh bien, il conserve sa vitesse habituelle de vitesse du sexe et nous ajoutons autre chose. 10:41.080 --> 10:45.710 S'il se rapproche de l'objectif, il obtiendra une récompense légèrement positive. 10:45.910 --> 10:53.410 Et si on s’éloigne de l’objectif, on obtient une récompense légèrement négative moins 0. 2 10:53.590 --> 10:54.830 Et puis dernier. 10:54.830 --> 10:57.280 Conditions qui sont liées à la récompense. 10:57.470 --> 11:02.840 Eh bien, c’est si la voiture se rapproche trop de l’un des bords, comme nous en avons parlé plus tôt. 11:02.910 --> 11:04.990 Rappelez-vous quand nous avons parlé de capteur de carburant. 11:05.220 --> 11:11.840 Eh bien, si la voiture s'approche trop du bord gauche de la carte, elle obtient moins un mot si elle s'approche trop 11:11.840 --> 11:15.440 du bord droit de la carte, elle est récompensée moins un. 11:15.710 --> 11:20.220 Et si vous vous approchez trop près du bord inférieur de la carte, vous en obtenez une ou moins une. 11:20.360 --> 11:25.230 Et si vous vous approchez trop en haut à gauche de la carte, vous obtenez des récompenses moins une. 11:25.230 --> 11:27.620 Donc, c'est une punition terrible. 11:27.620 --> 11:31.910 Et vous verrez à quel point il est plein et rapide de ne pas se précipiter pour autre chose. 11:31.940 --> 11:36.600 Très bien et ensuite, il s’agit de mettre à jour le départ lorsque l’objectif est atteint. 11:36.620 --> 11:41.390 Donc, vous savez quand la voiture atteint l'aéroport qui est le premier à aller est le coin supérieur gauche de 11:41.390 --> 11:41.920 la carte. 11:41.930 --> 11:45.990 Tandis que l’objectif change en bas à droite de la carte, qui est au centre-ville. 11:46.250 --> 11:51.080 Et c’est exactement ce que nous faisons ici: nous mettons à jour la coordonnée x du Crow et 11:51.140 --> 11:55.870 les coordonnées blanches de l’appel, puis nous actualisons la distance entre la voiture et la voiture. 11:55.880 --> 11:56.260 D'accord. 11:56.270 --> 11:58.320 Et puis c'est moins important. 11:58.340 --> 12:04.130 C'est juste une classe qui ajoutera les outils de peinture que vous connaissez pour que nous puissions peindre certaines routes ou certains obstacles sur 12:04.130 --> 12:10.790 la carte qui sont davantage liés à K. V. pouvez jeter un oeil si vous voulez, je 12:10.790 --> 12:16.370 vais vous fournir la version condensée de ce code et quelques références si vous voulez aller plus loin dans la façon de 12:16.370 --> 12:17.570 faire cela avec skivvy. 12:17.570 --> 12:22.730 Mais nous nous éloignons de l'intelligence artificielle, je ne vais donc pas entrer dans les détails. 12:22.910 --> 12:30.110 Et c'est la même chose pour la dernière section de code avec la classe car, qui correspond exactement aux boutons d'API qui permettent de 12:30.110 --> 12:31.320 sauvegarder et de charger. 12:31.520 --> 12:32.810 C'est ce que nous faisons ici. 12:32.820 --> 12:34.900 Toile transparente sécuritaire. 12:34.940 --> 12:40.220 Et c’est très important pour nous de pouvoir sauver la journée que je sais sauver le cerveau afin que 12:40.700 --> 12:46.520 vous puissiez le réutiliser plus tard en prenant la fonction de chargement qui est un autre outil que nous ajoutons sur la 12:46.520 --> 12:52.010 carte pour charger le cerveau de la voiture est de charger la mémoire de la voiture comment naviguer dans la carte. 12:52.250 --> 12:57.830 Et enfin, nous avons enfin la dernière de la dernière section de code qui gère tout 12:57.830 --> 13:00.660 ce qui concerne la carte et l'IA elle-même. 13:00.980 --> 13:03.340 Et en fait, c'est ce que nous allons faire maintenant. 13:03.590 --> 13:07.020 Regardons tout ce que nous avons fait dans ce code. 13:07.040 --> 13:10.520 Donc pour l'instant, l'IA n'est pas implémentée. 13:10.520 --> 13:13.910 Le code aura donc un mouvement très aléatoire. 13:13.940 --> 13:17.810 Cela ressemblera en réalité à un insecte, mais ne vous inquiétez pas, nous allons y remédier. 13:17.810 --> 13:24.860 Normalement, nous allons l’entraîner à se déplacer comme une vraie voiture et l’entraîner à naviguer en suivant certaines routes et 13:24.920 --> 13:26.380 en évitant certains obstacles. 13:26.660 --> 13:27.710 Faisons cela. 13:27.710 --> 13:32.240 Je vais tout sélectionner et exécuter. 13:32.510 --> 13:33.900 Et voici la carte. 13:33.950 --> 13:35.270 Et voici la voiture. 13:35.690 --> 13:36.070 D'accord. 13:36.080 --> 13:41.600 Voilà donc la petite chose que vous voyez ici qui ressemble à un insecte dans notre voiture. 13:41.630 --> 13:45.960 Comme je vous l'ai dit, les actions sont totalement aléatoires. 13:46.220 --> 13:53.890 Ainsi, chaque fois que la voiture sélectionne une action au hasard, elle doit aller directement à gauche ou à droite. 13:53.930 --> 13:59.260 C'est pourquoi il fait des mouvements insensés et ressemble à un insecte. 13:59.450 --> 14:01.460 Nous allons donc résoudre ce problème, bien sûr. 14:01.730 --> 14:09.500 Et bien sûr, puisque l'IA est activée, ce n'est pas l'objectif qui est l'aéroport ici ou le centre-ville 14:09.500 --> 14:12.930 en bas à droite de la carte. 14:13.760 --> 14:21.850 Et nous allons réparer tout cela en faisant les IA qui implémenteront l'IA dans cette voiture ou cet insecte afin que vous puissiez 14:21.860 --> 14:26.480 voir les trois balles ici, la jaune, la rouge et la blanche. 14:26.630 --> 14:28.190 Ce sont nos trois capteurs. 14:28.220 --> 14:30.020 Donc, c'est ce que nous allons détecter. 14:30.020 --> 14:32.580 Il y a un parfum autour. 14:32.810 --> 14:35.720 Et en parlant de parfum Eh bien, jetons-en. 14:35.720 --> 14:45.510 Donc, pour ce faire, il me suffit de faire un clic gauche ici et vous savez en quelque sorte en enseignant encore à gauche. 14:45.510 --> 14:50.240 Donc maintenant, j'ajoute du sable, nous pouvons en ajouter encore. 14:50.250 --> 14:57.360 Donc, chaque fois que vous êtes fou, comme vous pouvez le voir, en mettre un dans le tableau central pour envoyer 14:57.360 --> 15:00.100 un tableau contenant les coordonnées 00 de l'origine. 15:00.180 --> 15:01.990 Et ici, il y en a beaucoup. 15:02.080 --> 15:04.720 Et comme vous pouvez le voir, c’est bien de voir la voiture. 15:04.770 --> 15:07.240 Nous venons de descendre et nous avons ralenti. 15:07.620 --> 15:12.230 Donc, comme vous pouvez le constater maintenant, le rythme est très lent parce que cela va dans le sable. 15:12.510 --> 15:14.820 Et maintenant, il essaie de s'échapper. 15:16.310 --> 15:23.030 Et pour que vous sachiez ce que nous ferons, nous allons dessiner des routes et des routes de l’aéroport 15:23.030 --> 15:28.490 au centre-ville et former la voiture pour rester sur la route et éviter les obstacles. 15:28.490 --> 15:28.830 D'accord. 15:28.850 --> 15:35.690 Et comme vous pouvez le voir, il y a un bouton pour effacer le sable, il y a un bouton de sauvegarde pour sauver 15:35.690 --> 15:37.230 le cerveau de la voiture. 15:37.310 --> 15:43.640 Et en fait, nous avons parlé de cette courbe fondamentale qui évite à votre modèle de préserver le 15:43.640 --> 15:50.270 cerveau de votre voiture. Vous pouvez alors savoir quand vous laissez votre rhume ou éteindre votre ordinateur et que 15:50.270 --> 15:51.680 vous souhaitez y revenir. 15:51.920 --> 15:59.290 Vous pouvez utiliser le bouton de chargement pour charger votre mode qui consiste à charger le cerveau et à obtenir 15:59.360 --> 16:01.760 les trains AI de votre voiture. 16:01.820 --> 16:06.030 D'accord, je suis maintenant impatient de commencer à fabriquer l'IA. 16:06.080 --> 16:07.450 Ce sera très amusant. 16:07.490 --> 16:13.910 Nous allons créer notre réseau de neurones et punir la voiture dès qu’elle ne fera pas ce que nous voulons. 16:14.120 --> 16:16.290 Faisons cela à partir du prochain tutoriel. 16:16.400 --> 16:18.140 Et jusque-là, profitez-en.