Le fait de ne pas avoir d'action graduelle sur le joystick rend le jeu difficile à jouer pour le robot quand la vitesse du cercle est élevée . J'en ai conclu que la classification d'image pour ce genre de problème n'est pas idéale .
Tu as raison, à priori, la classification n'est pas l'approche idéale.
Si tu veux quelque chose de plus efficace, je vois deux approches :
1) détecter les positions (via traitement d'image classique ou traitement d'image par machine learning), puis déterminer "manuellement" la vitesse de déplacement
2) faire de la régression au lieu de la classification : tu restes sur du machine learning, mais au lieu d'avoir une catégorie discrète en sortie, tu aura une grandeur continue. L'idéale étant je penses d'avoir une sortie de dimension 2 (vx et vy : les deux composantes du vecteur vitesse). Sinon, si ton algo ne permet qu'une sortie à une dimension, tu peux soit entrainer 2 réseaux (1 pour chaque composante), soit un seul qui te donne seulement l'orientation (angle polaire). A noter que tu peux faire de la régression via des réseaux de neurones, ou via des méthodes plus classiques (gaussiennes, vecteurs supports, décision tree, ...) une fois que tu as un peu simplifié le problème (par PCA)