„Jugend forscht“: Schüler entwickelt Computerprogramm für Carrera-Autorennen

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  • Respekt vor dem Jungen. Die Idee hört sich spannend an, verschiedene Ansätze wurden hier ja auch immer mal wieder diskutiert/vorgestellt :thumbup:


    Interesse an sowas hätte ich ja - auch wenn mir das gemeinsame fahren mit Menschen und das damit verbundene zwischenmenschliche 1000 mal lieber sind. Aber so für die eine oder andere Trainingssession Sonntag Vormittag... :D


    LG Flo

  • Mag zwar interessant sein,aber im Grunde nichts anderes,bis auf die Kameras, als das alte Carrera Racing Management.Das ja auch eine Ghost funktion hatte.
    Sieht man ja an dem analogen Regler.

  • der arme Junge, ein schweres Los mit seinen Schwestern, immer diese Frauen,...

    Manche Situationen erzeugen in meinem Kopf so ein ganz seltsames Jucken, und das genau an Stellen wo ich mich mit einem Wattestäbchen nicht kratzen kann.



    :party:smiley243:party:smiley243:party:smiley243:party:smiley243:party:smiley243:party:

  • Aber der unterschied ist doch - zur Ghost Funktion - das der Computer variable auf die Strecke reagiert.


    Das kann doch die Carrera Ghost Funktion nicht, oder? ?(


    Wobei bei meiner Bahn die Optik Überwachung (2 Kameras auf einem Turm) nicht gehen würde... :/

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  • Doch man muß erst eine "Lernrunde" fahren,die Daten wurden dann in der Main Unit gespeichert.
    Dann kommt es natürlich auf eine saubere Bahn und Reifen an.Vorteil das funktionierte auf einer Spur mit allen analog Autos bis 30m.
    Das System sollte eigentlich noch erweitert werden:Startampel und z.B.Tanken.Aber mit der Einführung von Pro-X war dann Ende.

  • Ich habe etwas gesucht, aber das haben wir schon hier im Video gesehen
    KI Gegner / Ghost Car mit Geschwindigkeitsprofil


    Ist also nicht so neu. Leider ist nicht erkennbar, ob das das gleiche Projekt ist/war.


    @wolsad
    Ist/war das Carrera Management in der Lage, die "gelernte" Runde selbständig
    weiter zu verbessern, z.B. durch einen permanenten Lernmodus?


    VG
    Thomas

  • IMHO war es das nicht, oder?


    Alles im Allen zu viel Aufwand... dann lieber Ghost Funktion...


    Wir hatten die Diskussion hier auch schon öfter...

  • Moin.


    Ich hatte mich mal mit der Ghostcarfunktion in Slotlap beschäftigt.
    Dort kann man die Geschwindigkeit des Ghostcars über Zeitbalken einstellen.
    Das funzte in den ersten 2 bis 3 Runden auch relativ gut.
    Das Ghostcar hat auf den Geraden Gas gegeben und wurde in /vor den Kurven langsamer.
    Leider wird der Motor im Laufe der Zeit wärmer und die Reifen haben mehr oder weniger Grip.
    Jedenfalls paßte nach den 2 bis 3 Runden die eingestellte Zeitachse nicht mehr zum Bahnverlauf.
    Daher sollte das Fahrzeug online überwacht werden, damit die Veränderungen der Fahreigenschaften auch dem Bahnverlauf angepaßt werden.
    Der Kameraturm von dem Juniorforscher ist da schon ein richtiger Weg.
    Der Scalex Challenger und auch das Carrera Racing Management hatten wohl auch die von mir beschriebenen Probleme.

    Gruß Udo


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    "If everything seems under control, you're just not going fast enough." (Mario Andretti)


  • @wolsad
    Ist/war das Carrera Management in der Lage, die "gelernte" Runde selbständig
    weiter zu verbessern, z.B. durch einen permanenten Lernmodus?

    Nein, es wurde nur das gespeicherte Profil stumpf wiederholt, mit Synchronisation bei Start/Ziel.
    Allerdings hat auch das auf Dauer nicht gut funktioniert, denn während des Betriebs ändern sich manche Parameter unmerklich: der Motor erwärmt sich, Staub und Reifenabrieb verteilt sich um, etc.
    Was in der Praxis dazu führt, dass die gespeicherte Runde nach einer gewissen Zeit nicht mehr zur Realität passt und das Fahrzeug rausfliegt.
    Das passierte umso eher, je "schärfer" die gespeicherte Runde gefahren war.


    Man musste die gespeicherte Runde also entweder recht defensiv fahren, dann war das aber kein echter Gegner.


    Oder man hat das Fahrzeug so stark magnetisiert, dass es kaum noch abfliegen konnte. In diesem Fall ist dann aber irgendwann auch das gespeicherte Profil überflüssig, und man kann die Geschwindigkeit nahe zu Vollgas arretieren.
    Also nichts anderes, wie man es jetzt bei den digitalen Ghostcars auch machen kann.


    Von Scalextric gabs noch den Challenger, der hatte meines Wissens mehrere Synchropunkte über die Strecke verteilt und flog daher nicht so oft raus.

    Slotracer since 1981

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  • Danke Chris und Udo.


    Würde mit Cockpit auch mittels AddOn gehen, aber ihr habt beschrieben, warum
    das nicht sauber funktioniert. Kommt noch dazu, dass beim Abflug das Ghostcar
    exakt an der gleichen Stelle eingesetzt werden müsste. Auch da würde eine Ver-
    schiebung das Profil sprengen.

  • Man braucht einfach ausreichend viele Synchropunkte entlang der Strecke, um das Profil in viele kleine Abschnitte zu zerteilen. So klein, dass die unvermeidlichen Abweichungen nicht mehr zu Abflügen führen.
    Möglicherweise macht die Kamera beim System des Jungen genau das.
    Es wäre interessant zu wissen, ob sein System bzw. der Kamera-Algorithmus den Streckenverlauf kennen muss (Streckenplan in der Software als Datenmodell hinterlegt), oder ob die Erkennung generisch ist.

    Slotracer since 1981

  • @ slot extreme
    Leider Nein,das RMS hat sich in der Lernfunktion nur die Reglerstellung gemerkt.Die Runde mußte fehlerfrei gefahren werden.
    Ob das Scalextric Challenger System da besser war keine Ahnung.Nur 2 Fahrzeuge und eine empfindliche Technik,die ja im Auto verbaut war.

  • Vor ein paar Jahren bin ich im Studium mal über ein ähnliches Thema gestolpert, bei dem Reinforcement Learning für das "Training" des Slotcars (in dem Fall eine Carrera Evo) eingesetzt worden ist. Bei dem Ansatz ist das interessante, dass das System in der Lernphase bewusst Fehler macht, um die Grenzen auzuloten. Bei der Vorstellung auf der HMI 2009 waren nur sieben Leute dazu in der Lage, das System zu schlagen (Auto Setup etc. unbekannt). Der Ansatz wurde aber nur für Forschungszwecke verwendet, ein produktiver Einsatz war wohl nie geplant. Ich kann mir aber gut vorstellen, dass man mit ausreichend Trainingsdaten Veränderungen von Fahrzeug und Streckenbeschaffenheiten gut in den Griff bekommen kann. Anbei mal ein Video das ich gefunden habe und der Link zu der wissenschaftlichen Veröffentlichung :)


    Video NeuroRacer


    Paper NeuroRacer

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