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          用Python實現(xiàn)一輛自動駕駛的小車

          共 1038字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2021-06-27 21:27

          自動駕駛”這一技術(shù)近年來非常熱。盡管目前還不允許無人駕駛汽車上路,但很多新款汽車都已經(jīng)有了輔助駕駛的功能。這個趨勢已經(jīng)很明顯,人類不需要自己開車只是早晚的問題。

          這兩天,B站一位硬核UP主更是獨自打造一款可以自動駕駛的自行車,火爆全網(wǎng)!
          (來源:B站 @稚暉君)
          大神的技術(shù)令人膜拜。

          不過也別光顧著羨慕,其實我們自己也可以整出一輛可以自動駕駛的“車”!

          比如這個:

          這是 NVIDIA 出的一款入門級人工智能小車,名字叫做 JetBot。

          看起來就是一個玩具小車嘛?

          但實際上,它比看上去要強大的多:上面搭載的是 NVIDIA Jetson Nano AI 計算機。該計算機能夠創(chuàng)建數(shù)百萬個智能系統(tǒng),且支持多個傳感器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行,可以用于目標(biāo)識別、避碰等。
          簡單來說,它就是一個可組裝的AI機器人平臺。

          來看看高手們把它完成了啥樣:
          (來源:量子位)
          作為新手小白也不用慌,因為官方還出了一套“手把手”級別的教程,給你演示怎么讓它成為一個可以自動駕駛的成熟小車。

          你需要的就是:
          一些些動手能力 + 一些些Python基礎(chǔ)

          第一步:搭建硬件
          官方給出了材料清單和3D打印圖紙。不過對于大多數(shù)小伙伴來說,這可能還是有些難辦。不過好在有萬能的某寶可以搞定這些。

          完整視頻教程 1:

          第二步:安裝軟件

          JetBot 使用了 Docker 容器,容器中包含了小車自動駕駛所需的所有深度學(xué)習(xí)庫,省去了不少麻煩事。

          完整視頻教程 2:

          第三步:訓(xùn)練避障 
          實現(xiàn)避障分3個步驟:
          1. 收集環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)
          2. 使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型
          3. 將訓(xùn)練完成的模型部署到JetBot上

          完整視頻教程 3:

          第四步:路徑跟蹤

          同避障類似,路徑跟蹤也是3個步驟:
          1. 收集道路相關(guān)數(shù)據(jù)
          2. 使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型
          3. 將訓(xùn)練完成的模型部署到JetBot上

          完整視頻教程 4:

          現(xiàn)在,你就擁有了一輛可以自動駕駛的小車?yán)玻?/span>

          在此基礎(chǔ)上,你還能做更多的功能改進,比如人臉識別(讓小車跟著你走)、目標(biāo)檢測等等,這些就等著你去進一步擴展了。

          項目地址:
          https://www.nvidia.cn/jetbot

          各位小伙伴對JetBot和自動駕駛有啥想法,歡迎在留言中分享!
          文章轉(zhuǎn)載:菜鳥學(xué)Python

          (版權(quán)歸原作者所有,侵刪)


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