FC2カウンター FPGAの部屋 白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作5(テストデータの作成)

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白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作5(テストデータの作成)

白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作4(トレーニング・ファイルのチェック)”の続き。

前回は、トレーニング・ファイルをチェックして、画像が取り出せることが分かった。今回は、テストデータを作成してみよう。

トレーニング・ファイルは結構いい加減にデータを取ってしまったが、テストデータはデータのとり方を記録に残しておくことにする。

白線追従テストデータ測定方法

<直進>
ミニロボットカーが真っ直ぐの時の角度 111度
左、右 ±7度
左右車輪が白線の真ん中、姿勢は真っ直ぐ

<左ターン>
白線内 +15度
白線内 +20度
右車輪白線逸脱車体1/4
右車輪白線逸脱車体1/4 + +10度
右車輪白線逸脱車体1/2

<右ターン>
白線内 -15度
白線内 -20度
左車輪白線逸脱車体1/4
左車輪白線逸脱車体1/4 + -10度
左車輪白線逸脱車体1/2


なお、角度はデジタルコンパスで測定した。まずはまっすぐで、白線のちょうど真ん中の時。(直進)
wlt_cnn_33_170805.jpg

左車輪が白線の真ん中、姿勢は真っ直ぐ(直進)。
wlt_cnn_34_170805.jpg

白線内 +15度(左ターン)。
wlt_cnn_35_170805.jpg

右車輪白線逸脱車体1/4(左ターン)。
wlt_cnn_36_170805.jpg

右車輪白線逸脱車体1/4 + +10度(左ターン)。
wlt_cnn_37_170805.jpg

なお、撮影したBMPファイルは直進(straight_test?.bmp)と左ターン(left_turn_test?.bmp)と右ターン(right_turn_test?.bmp)がそれぞれ5枚ずつとなった。よって、3 x 5 x 25 = 375 枚となった。

Vivado HLS 2016.4 で straight_test_dataset を作成した。
straight_test_dataset ディレクトリにBMPファイルと straight_dataset_bmp.cpp と straight_dataset_bmp.h をコピー&ペーストした。
straight_dataset_bmp.h をテストデータ用に記述を変更した。
wlt_cnn_26_170805.png

straight_dataset_bmp.cpp をテストデータ用に記述を変更した。
wlt_cnn_27_170805.png

C シミュレーションを行った。
wlt_cnn_28_170805.png

test_straight_run_image と test_straight_run_label ができた。
wlt_cnn_28_170805.png

solution1/csim/build ディレクトリを示す。
wlt_cnn_29_170805.png

wlt_cnn_30_170805.png

test_straight_run_image の内容を示す。
wlt_cnn_31_170805.png

test_straight_run_label の内容を示す。
wlt_cnn_32_170805.png

これでテストデータもできたので、いよいよ学習を始められるかな?
  1. 2017年08月05日 05:27 |
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