PiCar-V Self-driving 第3回目チャレンジ まずは動いた！
第3回目のチャレンジは成功ではないが、まずは動いた。
第2回目までのチャレンジでは、うんともすんとも動きませんでしたが、第3回目のチャレンジでは成功とは言えませんが、まずは動きました。
Self-drivingに向けた第一歩を踏み出すことができました。
めでたいめでたい。
第2回目のチャレンジで動かなかった理由は？
前の記事で書きましたが、学習データの読み込みがされていませんでした。
なので動かなくて当然ですよね。
参考にした記事はコレです。
ということで学習データの読み込みをするコードを追加したら動くようになりました。
それでは、Self-drivingのチャレンジ開始！
あれれ？ PiCar-V運転下手じゃない？
Self-drivingの様子を動画に撮りました。
それがコレ。
あれれ？ おいおいPiCar-V、運転が下手じゃない？
まずは見てください。
第3回目Self-drivingチャレンジ（その1）
マニュアルでの運転が下手で記録した学習データが良くなかったのが原因か、学習データ数が少なかったのが原因か、カーブを抜ける時の動きに問題がありルートから外れまくっています。
でも、上手くカーブを抜けている時もあり、カメラの画像によっては上手く動いているのかなとも思います。
走行時にカメラの位置が一定になっていないので、その影響もあるかも知れません。
下の絵は、学習結果のキャプチャーですが、画面の下の部分にある検証結果では、角度Lossの最大値でも10度いかになっており問題ないように思えますが、PiCar-Vの動作用コードはpicarというライブラリを使っているので内容をしらべてみようと思っています。
今すぐできることは学習データ数を増やすことなので、過去に取っていたデータを加えて学習データの数を4652にまで増やし、かつepoch数を1000にまで増やして学習をやりなおしました。
学習結果はコチら。
速度Lossも角度Lossも前の学習結果よりは良くなっています。
そして、この学習によって作ったモデルを使ってやったSelf-drivingがコチら。
学習データ数の問題ではないようです。
これも。
最初の動画にあるように、上手く動いている時もあるので、
1）PiCar-Vの学習用データの取り方の改善
・ステアリングを早めに行って、できるだけレーン内を走る。
・学習中のカメラの位置を固定する。
2）Self-driving中のカメラの位置を固定する。
3）ライブラリpicarの中身をチェックして改善点を見つける。
以上のことをやってみようと思います。
今日はここまで。
では、また。
