基于树莓派与神经网络自动驾驶机器人

机器人

  项目发起人  2017-12-04

近日,在法国图卢兹的一场智能车比赛中,作者和一位朋友编程设计了一个由 Raspberry Pi、Arduino Uno 和一个树莓派摄像头组成的自动驾驶机器人小车。通过使用 Python、C++ 和神经网络进行图像处理,并以 60 FPS 的速度实时运行。

在这篇文章中,我们将对这个项目做完整的介绍,并给出复现设计该智能小车的关键要点。

注意:此项目不需要机器学习方面的知识,但可以帮助理解图像处理方法的细节。

项目详情

项目创意灵感
针对此次比赛的赛道,我们确定采取赛道中线循迹的方式来完赛,然而发现现场的赛道光照给我们带来了不小的挑战。
设计特色创新
通过对车载摄像头所获取的图像进行图像处理,并引入神经网络算法,实现在赛道的不同光照环境下稳定的赛道中线探测与弯道预判,从而使智能小车能够在直线赛道全速前行,并在弯道处提前减速。
系统原理功能
见“操作指南”。
完成情况概述
通过上述策略,我们最终成功完赛,并在此次比赛的142支参赛队伍中取得了第四名的好成绩。
项目采用平台:

我要评价

  • 你好,我最近也在做神经网络导航。楼主的帖子给了挺大的启发和帮助,在此表示感谢。 另外楼主帖子中的训练数据的链接好像失效了,可否方便重新分享一下训练用的图片数据。感谢楼主。

    时间:03-06 0