После прохождения прошлогоднего курса машинного обучения (Stanford Machine Learning class от Andrew Ng), David Singleton решил создать какой-нибудь интересный проект с использованием полученных знаний. В качестве такого проекта он выбрал проект, который приводился в качестве примера на лекциях по машинному обучению — машину, управляемую при помощи нейронной сети.
Но так как хаммера под рукой не оказалось — он взял за основу простую радиоуправляемую машинку, смартфон под управлением Android и, разумеется, Arduino, которая использовалась для передачи команд с ПК на пульт управления машинкой.

блок-схема системы:

Решение простое и оригинальное — ардуино подключается к разобранному пульту ДУ и эмулирует нажатие кнопок пульта (через опто-развязку):

Нейронная сеть — многослойный перцептрон:
входной слой — 25344 нейрона (для обработки видеокадра с разрешением 176×144) (+bias)
скрытый слой — 64 нейрона (+bias)
выходной слой — 4 нейрона (команды: вперёд, назад, вправо, влево)
Для обучения использовался алгоритм обратного распространения ошибки(backpropagation)

видео работы:

проект открыт (BSD-лицензия) и исходники выложены на гитхабе (приложение под Android, Java-драйвер и скетч Arduino):
https://github.com/dps/nnrccar

Ссылки
How I built a neural network controlled self-driving (RC) car!

По теме
Бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению и ИИ
Нейронная сеть — введение
Нейронная сеть — обучение ИНС с помощью алгоритма обратного распространения
Пример работы самоорганизующейся инкрементной нейронной сети SOINN