介紹
如今春哨，特斯拉，谷歌棒仍，優(yōu)步和通用汽車(chē)都在努力創(chuàng)造自己的自動(dòng)駕駛汽車(chē)悲靴，可以在現(xiàn)實(shí)世界的道路上行駛。許多分析師預(yù)測(cè)，在未來(lái)5年內(nèi)癞尚，我們將開(kāi)始在我們的城市中運(yùn)行全自動(dòng)駕駛汽車(chē)耸三，并且在30年內(nèi)，幾乎所有汽車(chē)都將完全自主浇揩。使用大家伙使用的一些相同技術(shù)來(lái)制造你自己的自動(dòng)駕駛汽車(chē)不是很酷嗎仪壮？在本文和接下來(lái)的幾篇文章中，我將指導(dǎo)您如何從頭開(kāi)始構(gòu)建自己的項(xiàng)目胳徽，深度學(xué)習(xí)积锅，自動(dòng)駕駛機(jī)器人汽車(chē)。您將能夠在一周內(nèi)檢測(cè)并跟蹤車(chē)道养盗，識(shí)別并響應(yīng)交通標(biāo)志和路上的人缚陷。以下是您最終產(chǎn)品的預(yù)覽。
我們的路線圖
第2部分：我將列出要購(gòu)買(mǎi)的硬件以及如何設(shè)置它們往核。簡(jiǎn)而言之箫爷，您將需要一個(gè)Raspberry Pi板（50美元），SunFounder PiCar套件（115美元）聂儒，Google的Edge TPU（75美元）以及一些配件虎锚，以及每個(gè)部件在后續(xù)文章中的重要性。這些材料的總成本約為250-300美元衩婚。我們還將安裝Raspberry Pi和PiCar所需的所有軟件驅(qū)動(dòng)程序窜护。
第3部分：我們將設(shè)置所需的所有計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)軟件。我們使用的主要軟件工具是Python（用于機(jī)器學(xué)習(xí)/ AI任務(wù)的事實(shí)上的編程語(yǔ)言）非春，OpenCV（一個(gè)功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)包）和Tensorflow（谷歌流行的深度學(xué)習(xí)框架）柱徙。注意我們?cè)谶@里使用的所有軟件都是免費(fèi)的開(kāi)源軟件！
第4部分：通過(guò)（繁瑣的）硬件和軟件設(shè)置税娜，我們將直接進(jìn)入FUN部分坐搔！我們的第一個(gè)項(xiàng)目是使用python和OpenCV教DeepPiCar通過(guò)檢測(cè)車(chē)道線并相應(yīng)地轉(zhuǎn)向藏研，在繞行的單車(chē)道道路上自主導(dǎo)航敬矩。
第5部分：我們將訓(xùn)練DeepPiCar自動(dòng)導(dǎo)航，而不必像我們?cè)诘谝粋€(gè)項(xiàng)目中那樣明確地編寫(xiě)邏輯來(lái)控制它蠢挡。這是通過(guò)使用“行為克隆”來(lái)實(shí)現(xiàn)的弧岳，我們只使用道路視頻和每個(gè)視頻幀的正確轉(zhuǎn)向角來(lái)訓(xùn)練DeepPiCar自行駕駛。該實(shí)施的靈感來(lái)自NVIDIA的DAVE-2全尺寸自動(dòng)駕駛汽車(chē)业踏，該汽車(chē)使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)道路特征并做出正確的轉(zhuǎn)向決策禽炬。
最后，在第6部分：我們將使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)勤家，如單鏡頭多盒物體檢測(cè)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)腹尖，教DeepPiCar檢測(cè)道路上的各種（微型）交通標(biāo)志和行人。然后我們將教它停在紅燈和停車(chē)標(biāo)志伐脖，繼續(xù)綠燈热幔，停下來(lái)等待行人過(guò)馬路乐设，并根據(jù)張貼的速度標(biāo)志等改變其速度限制。
條件
以下是這些文章的先決條件：
- 首要的是愿意修補(bǔ)和破壞事物绎巨。與汽車(chē)模擬器不同近尚，汽車(chē)模擬器中的一切都是確定性且完全可重復(fù)的，真實(shí)世界的模型汽車(chē)可能無(wú)法預(yù)測(cè)场勤，您必須愿意親自動(dòng)手并開(kāi)始修補(bǔ)硬件和軟件戈锻。
- 基本的Python編程技巧。我假設(shè)您知道如何在python中讀取python代碼和編寫(xiě)函數(shù)和媳，if語(yǔ)句和循環(huán)格遭。我的大部分代碼都有詳細(xì)記錄，特別是難以理解的部分留瞳。
- 基本的Linux操作系統(tǒng)知識(shí)如庭。我將假設(shè)您知道如何在Linux中的Bash shell中運(yùn)行命令，這是Raspberry Pi的操作系統(tǒng)撼港。我的文章將告訴您確切的運(yùn)行命令坪它，運(yùn)行它們的原因以及輸出結(jié)果。
- 最后帝牡，購(gòu)買(mǎi)所有硬件和工作PC（Windows / Mac或Linux）需要大約250到300美元往毡。同樣，所有使用的軟件都是免費(fèi)的靶溜。
進(jìn)一步思考[可選]
這是可選的閱讀开瞭，因?yàn)槲以噲D涵蓋我在文章中需要知道的所有內(nèi)容。但是罩息，如果你想深入學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)（雙關(guān)語(yǔ)）嗤详，除了我在整篇文章中提供的鏈接之外，還有一些資源需要檢查瓷炮。
Andrew Ng關(guān)于Coursera的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程葱色。正是這些課程點(diǎn)燃了我對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的熱情，并給了我創(chuàng)建DeepPiCar的靈感娘香。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)（免費(fèi)）：本課程涵蓋傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)苍狰，如線性回歸，邏輯回歸和支持向量機(jī)等烘绽，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淋昭。它創(chuàng)建于2012年，所以它使用的一些工具安接，即Matlab / Octave翔忽，已經(jīng)過(guò)時(shí)了，并沒(méi)有談?wù)撋疃葘W(xué)習(xí)。但它教給你的概念非常寶貴歇式。你只需要高中水平的數(shù)學(xué)和一些基本的編程技巧來(lái)完成課程矢赁，而Ng博士非常好地解釋了像反向傳播這樣的困難概念。完成本課程大約需要3個(gè)月贬丛。
- 深度學(xué)習(xí)5門(mén)課程專(zhuān)業(yè)（如果你想獲得證書(shū)撩银，免費(fèi)或50美元/月）：該課程于2018年初推出。因此它涵蓋了迄今為止所有最新的人工智能研究豺憔，如完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)额获，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和序列模型（RNN / LSTM）。這個(gè)課程對(duì)我來(lái)說(shuō)是一種享受恭应。作為一名工程師抄邀，我總是想知道一些很酷的小工具是如何工作的，比如Siri如何回答你的問(wèn)題昼榛，以及汽車(chē)如何識(shí)別路上的物品等等【成觯現(xiàn)在我知道了。完成這個(gè)5門(mén)課程專(zhuān)業(yè)需要大約3-4個(gè)月胆屿。
下一步是什么
這是第一篇文章的全部?jī)?nèi)容奥喻。我會(huì)在第2部分見(jiàn)到你，我們會(huì)弄臟手非迹，一起制造一輛機(jī)器人車(chē)环鲤！
以下是整個(gè)指南的鏈接：
第1部分：概述（本文）
第2部分：Raspberry Pi設(shè)置和PiCar組裝
第3部分：讓PiCar看到并思考
第4部分：通過(guò)OpenCV進(jìn)行自主車(chē)道導(dǎo)航
第5部分：通過(guò)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行自主車(chē)道導(dǎo)航
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