整体流程
电机控制
摄像头调试
道路数据采集
搭建深度学习模型,参数调试
自动驾驶真实道路模拟
参数最终调试
使用方法:
先将树莓派小车硬件组装好
使用zth_car_control.py来控制小车的前后左右移动,配合zth_collect_data.py来人工操作,使小车在自己制作的跑道进行数据采集。(该过程在树莓派进行)
数据采集完成以后使用zth_process_img.py来对采集的数据进行处理,之前当前先完成一些数据清洗的工作。(电脑上执行)
使用神经网络模型对数据进行训练zth_train.py,得到训练好的模型。(电脑上执行)
在树莓派小车上使用zth_drive和训练好的模型,载入模型,即可实现在原先跑道的自动驾驶。(树莓派上执行)
注意:只需要使用上述提到的代码即可,别的都是一些初始版本或者正在增加的一些新模块。
注意事项:
赛道需要自己制作,很重要,决定了数据质量。(我是在地板上,贴的有色胶带,然后贴成了跑道的形状)。
赛道的宽度大约是车身的两倍。
大约采集了五六万张图像,然后筛选出三四万张。
摄像头角度问题
具体制作流程:
小车原始模型,某宝购买玩具车即可,比如:有电机,有自带电池盒(给电机供电)
树莓派,摄像头,蓄电电池组(用于树莓派供电)
使用一些螺栓,螺柱,亚克力板将树莓派,蓄电电池固定在小车上(具体方法,看手头的工具吧)
组装好以后,树莓派通过VNC连接电脑,登陆树莓派,在树莓派安装keras环境,以便最后调用训练好的模型。
关于小车的控制(电机控制,摄像头采集数据),都在源文件,有注释,大致思路就是通过方向键AWSD来控制方向,使用了pygame的工具包。
通过电脑端的wasd方向键手动控制小车(已经VNC连接好)在制作好的赛道上进行图像采集,直线部分按w,左拐弯按a,右拐弯按d等,建议采集50000张以上。 (采集的图像命名要求为,0_xxxx,1_xxxx,其中首位字母就代表了你按下的是哪个键,比如图像是0开头,那么这张图像就是直行,按下的是w键,这些0,1,2,3,4 数字就相当于数据的标签值)
将图片从树莓派拷贝下来,进行数据清洗,使用电脑端的深度学习环境进行模型训练,使用的模型可以自行定义。
将训练好的模型文件.h5拷贝到树莓派,然后通过树莓派调用载入模型,即可处理实时的图像,并且根据图像预测出是0,1,2,3,4等数字,也就表示了树莓派该怎么移动,通过树莓派控制电机即可。
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温馨提示
基于树莓派的人工智能自动驾驶小车项目源码+使用说明(高分项目).zip使用方法: 先将树莓派小车硬件组装好 使用zth_car_control.py来控制小车的前后左右移动,配合zth_collect_data.py来人工操作,使小车在自己制作的跑道进行数据采集。(该过程在树莓派进行) 数据采集完成以后使用zth_process_img.py来对采集的数据进行处理,之前当前先完成一些数据清洗的工作。(电脑上执行) 使用神经网络模型对数据进行训练zth_train.py,得到训练好的模型。(电脑上执行) 在树莓派小车上使用zth_drive和训练好的模型,载入模型,即可实现在原先跑道的自动驾驶。(树莓派上执行) 注意:只需要使用上述提到的代码即可,别的都是一些初始版本或者正在增加的一些新模块。基于树莓派的人工智能自动驾驶小车项目源码+使用说明(高分项目).zip基于树莓派的人工智能自动驾驶小车项目源码+使用说明(高分项目).zip基于树莓派的人工智能自动驾驶小车项目源码+使用说明(高分项目).zip基于树莓派的人工智能自动驾驶小车项目源码+使用说明(高分项目).zip
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基于树莓派的人工智能自动驾驶小车.zip (22个子文件)
主master
.DS_Store 6KB
process_img_to_npz.py 2KB
zth_process_img.py 3KB
zth_drive.py 5KB
zth_train.py 7KB
train_model.py 8KB
zth_car_control.py 3KB
.idea
self_drive.iml 542B
vcs.xml 180B
misc.xml 235B
modules.xml 272B
drive.py 4KB
使用说明.txt 3KB
model-007.h5 41.24MB
keras_mnist_cnn_steps.py 2KB
zth_train2.py 6KB
model-006.h5 41.24MB
__pycache__
zth_car_control.cpython-36.pyc 3KB
collectdata_zth 835B
test.py 300B
zth_collect_data.py 5KB
zth_process2.py 4KB
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