OpenBot – Dein Smartphone steuert ein Roboter Auto – Trainingsdaten aufzeichnen

In diesem Beitrag geht es darum, Trainingsdaten für ein neuronales Netz mit OpenBot aufzuzeichnen. Es ist faszinierend, ein eigenes neuronales Netz zu trainieren – nicht nur aus technischer Sicht, sondern auch, weil sich zeigt, ob das Roboter-Auto anschließend besser in der Umgebung navigiert, in der die Trainingsdaten entstanden sind. Das klappt nicht immer, denn die Qualität der Daten ist entscheidend. Was aber „gute“ Trainingsdaten wirklich ausmacht, ist gar nicht so einfach zu sagen. In diesem Beitrag führe ich dich Schritt für Schritt durch die Aufzeichnung geeigneter Trainingsdaten für deinen OpenBot.

Hinweis: Wenn du noch nie mit Deep Learning gearbeitet hast, brauchst du etwas Ausdauer und Forschergeist. Auch die Auswahl der richtigen Hardware und Software für das Training kann herausfordernd sein. Doch es lohnt sich – das Thema künstliche Intelligenz ist unglaublich spannend!

Trainingsdaten mit der OpenBot App aufzeichnen

In meinem früheren Beitrag zur Anwendung der OpenBot Android App habe ich bereits erklärt, welche Daten aufgezeichnet werden. Für die folgenden Schritte nutze ich die Standardeinstellungen der App. Dabei werden alle Sensordaten sowie reduzierte Bilddaten gespeichert – völlig ausreichend für ein funktionierendes neuronales Netz. Diese Annahme basiert sowohl auf den Empfehlungen der Entwickler als auch auf meinen eigenen Erfahrungen mit Donkey Cars, die ich erfolgreich mit 160×120 Pixel Bildern trainiert habe.

Hier siehst du die Einstellmöglichkeiten in der App:

Ein wichtiger Punkt ist die Steuerung über den PS4 Controller. Um Frust zu vermeiden, ist es hilfreich, die Button-Belegung zu kennen:

Übe zunächst ein paar Runden das manuelle Fahren, damit deine späteren Trainingsdaten eine hohe Qualität haben. Sobald du dich sicher fühlst, kannst du die eigentliche Aufzeichnung starten.

Hinweis: Viele Daten helfen nicht automatisch – entscheidend ist ihre Qualität.

Beispiele aus der Praxis: Häufige Fehler bei Trainingsdaten

In zahlreichen Schulungen mit Donkey Cars habe ich typische Fehler bei der Aufzeichnung von Trainingsdaten beobachtet. Hier drei anschauliche Beispiele:

• Beispiel 1:
  • Eine Gruppe fuhr die Teststrecke immer nur im Uhrzeigersinn. Das neuronale Netz lernte dadurch ausschließlich diese Richtung und scheiterte bei der Fahrt gegen den Uhrzeigersinn. Das zeigt, wie leicht sich ein menschlicher Bias überträgt.
• Beispiel 2:
  • Eine andere Gruppe fuhr ausschließlich mit Vollgas. Das Netz konnte dadurch nicht „Anfahren“ lernen. Es blieb stehen, bis es angeschoben wurde – dann fuhr es sofort los, aber nicht stabil.
• Beispiel 3:
  • Bei einem Manager-Training saßen Personen während der Datensammlung entlang der Strecke. Später, ohne diese visuelle Kulisse, konnte das Modell nicht mehr lenken – bis sich die Teilnehmer wieder hinsetzten. Die Umgebungsvariablen hatten einen großen Einfluss.

Diese Beispiele zeigen, wie schwierig es ist, wirklich brauchbare Trainingsdaten zu erzeugen. Auch Lichtverhältnisse, Tageszeit oder Schattenwurf können das spätere Verhalten des neuronalen Netzes beeinflussen.

Fazit: So gelingen gute Trainingsdaten für OpenBot

In diesem Beitrag hast du erfahren, wie du Trainingsdaten für ein neuronales Netz mit OpenBot aufzeichnest. Entscheidend ist, dir vorher klarzumachen, was das Netz lernen soll. Möchtest du etwa das Abbiegen in Räume ermöglichen, solltest du beim Aufzeichnen entsprechende Aktionen setzen – z. B. durch Verwendung der Blinker, um einen Richtungswunsch mitzuteilen.

Viel Erfolg und Freude beim Daten sammeln, Trainieren – und beim ersten autonomen Fahrversuch deines OpenBot!