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Petit Pendule de Furuta: Conclusion Bilan

Toutes les pages sur le petit pendule de Furuta

Version en python sur Raspberry Pi 4

Sources

Suivi du 2ème apprentissage sans interruption

Pendant les premiers 100000 steps, la progression est fulgurante. Ensuite il faut être patient.

Matériels du pendule

Configuration

[moteur]
right = 27
left = 22
pwm = 18
freq_pwm = 10000
duration_maxi = 0.1
[codeur_moteur]
gpioa = 19
gpiob = 16
index = 13
offset = 0
[codeur_balancier]
gpioa = 6
gpiob = 20
index = 5
offset = -3
[101]
range_pwm = 200
ratio_puissance_maxi = 0.3
learning_rate = 0.0003
use_best_model = 0
ent_coef = 0.0
vf_coef = 0.50
step_total = 2867400
learning_steps = 100000
batch = 10
step_maxi = 2048
alpha_maxi_l = -2.7
alpha_maxi_r = 2.7
duration_of_motor_impulse = 0.02
tempo_step = 0.03
n_steps = 2048
batch_size = 64
n_epochs = 10
gamma = 0.99
gae_lambda = 0.95
clip_range = 0.2
max_grad_norm = 0.5

Conclusion

On pourrait continuer l'apprentissage, pour l'améliorer. Mais l'objectif est de montrer la difficulté d'apprentissage, un truc parfait ferait croire que c'est facile. La principale difficulté de ce projet est qu'il n'est pas possible de vérifier en temps réel les positions vitesses: il faudrait une caméra haute définition haute vitesse et relier les images aux valeurs python sans passer par un terminal !! :-(

Gallerie

Version sur Raspberry Pi 4 et ESP32

petit_furuta_conclusion_bilan.txt · Dernière modification : 2022/07/21 08:58 de serge