項目編號：E481

文件大?。?6K

源碼說明：帶中文注釋

開發(fā)環(huán)境：Python

簡要概述：

小車使用arduino，樹莓派等硬件模塊，采用攝像頭，并使用MLP神經網進行路徑識別的自動駕駛。

主要設計方法如下，先用arduino、樹莓派和攝像頭等模塊搭建小車。再用樹莓派攝像頭采集到的圖片通過局域網發(fā)送到上位機。上位機保存圖像，處理后得到訓練集。接著，在電腦上訓練mlp神經網絡模型。得到模型后，運行自動駕駛程序，攝像頭捕獲圖片，上位機接收圖像，加載訓練模型，解算圖像得出控制參數，通過藍牙發(fā)送給arduino，控制小車。

小車以arduino和樹莓派為核心，并搭載有攝像頭感器模塊，藍牙等硬件模塊作為下位機的硬件部分，用PC機端相關程序為作為上位機。 Arduino 主要用于負責小車的運動控制，通過串口接收來自PC上位機所發(fā)來的控制信息，樹莓派主要負責圖像的接收和發(fā)送，還有與上位機間的信息傳遞，樹莓派與上位機之間通過無線局域網絡進行連接。PC機主要負責接收樹莓派傳來的圖像數據，并利用PC機對神經網絡進行訓練，預測小車的運動方向并返回給Arduino。

小車在搭建使用的硬件模塊清單如下： 

樹莓派3b+，

樹莓派原裝攝像頭，

包含電機的小車車體，

L298N電機驅動模塊，

arduino uno R3開發(fā)版，

HC05藍牙模塊。 

在小車硬件環(huán)境搭建好后，需要完成arduino驅動程序和樹莓派端的數據采集與發(fā)送程序的編寫。小車arduino的驅動程序fourlun.ino，樹莓派上的程序stream_client.py，收集訓練數據獲取數據集該模塊的功能是在PC機上收集樹莓派端傳輸的圖像以作為訓練數據并形成數據集的功能。收集的數據應該是我們提前布置好的實驗場景下的跑道圖片，為了使特征明顯，采用在深色地面上用白紙鋪設跑道的方法。在采集數據的過程中，要保證樹莓派和上位機連在同一個網段下。 240*320分別運行下面兩個代碼在上位機端和樹莓派端。收集訓練數據制作數據集的代碼路徑如下：上位機端運行的代碼：collect_training_data3.py 樹莓派端運行的代碼：stream_client.py運行訓練算法模型的程序，我們就可以將MLP模型通過搜集好的訓練數據，在上位機上訓練了，執(zhí)行訓練程序后，就可以完成訓練，得到參數模型了。訓練模型的代碼mlp_training.py 訓練之后，就可以得到mlp在我們獲取的數據集的參數模型了。參數模型的保存路徑為：mlp_xml/ 將模型應用到我們的布置的實驗場景下，就可以實現(xiàn)小車自動駕駛功能了。將小車放在預先鋪設跑道好的實驗環(huán)境下，并保證樹莓派和上位機連接在同一個局域網下，具體的連接方法為：分別運行下面兩個代碼在上位機端和樹莓派端。上位機端運行的程序rC_driver.py 樹莓派端運行程序為： stream_client.py

目錄│文件列表:

 └ Self-DrivingCar_MLP_RaspberryPi

    │ collect_training_data3.py

    │ collect_train_data3.ipynb

    │ mlp_training.py

    │ rc_driver.py

    │ rc_driver_pc.ipynb

    │ trainning_car.ipynb

    ├ fourlun

    │  └ fourlun.ino

    ├ pi

    │  └ stream_client.py