【资源说明】 1、基于BP神经网络的自动驾驶模型车,包含收集数据、控制模型生成与在线离线自动运行源码+说明.zip 2、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 3、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 4、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于BP神经网络的自动驾驶模型车,包含收集数据、控制模型生成与在线离线自动运行源码+说明.zip # TensorRider 自动驾驶车 ![](pics/TensorRider.jpg) TensorRider是一种基于BP神经网络,对驾驶场景具有学习能力的的简易自动驾驶车模型。目前,TensorRider仅能实现基本的车道保持功能,即在学习了操作者的遥控驾驶行为后,根据经验对类似的场景做出自动驾驶行为。 TensorRider使用Google TensorFlow作为算法框架,可以在CPU或支持CUDA的NVIDIA GPU上进行训练。 完成训练后,可以使用一台计算机(Linux,macOS或Windows)作为TensorRider的计算服务器,令实验小车在线运行,也可以通过在TensorRider的Raspberry Pi上连接Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS),实现离线运行。 # 硬件需求 * TensorRider自动驾驶车模型,包括Raspberry Pi,摄像头,电机驱动电路等 * 运行Linux,Apple macOS 10.12+或Microsoft Windows 7+的计算机 * 带有模拟摇杆的游戏控制器(手柄) * (非必需)兼容CUDA的NVIDIA GPU,Intel Movidius NCS * 连接质量良好的无线局域网 # 使用方法 TensorRider实现基于学习的自动驾驶分为3个阶段:收集数据,建立模型和自动运行。 ## 1.收集数据 在这一步骤中,车辆模型在人工指引下,边行驶边记录摄像头拍摄的图像,同时记录下拍摄图像时车辆模型的转向角度。当收集了足够多的图像-转向角度数据后,即可以这些数据为依据,训练神经网络。 我们假设你已经在计算机上安装好了```Python3```和```Jupyter Notebook```。首先在计算机端安装依赖的python软件包。 ``` pip3 install pygame ``` *注:我们假设你已掌握使用pip安装软件包的方法,以及在虚拟环境中安装软件包的方法。例如根据你使用的python环境的不同,你可能需要使用conda install或pip install。* 目录```Step_1_Data_Collection```内包含进行数据采集所需的程序。先使用SFTP或NFS等方式,将```copy_to_rpi```目录中的文件传输至实验小车端的Raspberry Pi上。在Raspberry Pi上连接一个使用FAT32文件系统的USB闪存盘,并启动Raspberry Pi。 使用SSH登录Raspberry Pi,建立USB闪存盘的挂载点 ``` sudo mkdir /mnt/pdisk ``` 然后运行 ``` sudo mount -o uid=pi,gid=pi /dev/sda1 /mnt/pdisk/ ``` 挂载USB闪存盘。 *你也可以选择将数据存储在Raspberry Pi的SD卡,甚至内存文件系统中。但是比起使用网络传输采集的大量文件,使用USB闪存盘拷贝是更加快速的方式。如果你希望变更文件的存储位置,可在```rpi.py```的第161--163行中更改。* 挂载完成后运行```rpi.py```。如果实验小车上安装了状态指示灯,在接收到控制数据之前,红色指示灯每3秒闪烁一次。接着,在计算机上,在```transmitter.py```的第9行写入小车的局域网IP地址,然后运行```transmitter.py```。你将看到终端持续打印出读取到的手柄数据。如果与实验小车的连接正常,小车上的指示灯将转为绿色闪烁。 向前轻推控制器的左侧手柄,实验小车开始加速行驶,向后拉左侧手柄可使小车减速。向左、右方向推动右侧手柄,可使实验小车转向。若需要急停,可同时按下```L2```+```R2```键,实验小车立即停车。 熟悉实验小车的操控方法后,可在适当的时机按下```START```键,实验小车开始收集行驶数据。再按一次```START```停止收集数据。 *数据收集建议至少持续30min。在收集数据时,需要使用较慢的恒定速度行驶,因为小车的转弯半径与速度相关。可以同时按下`
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