智能循迹避障小车哪里有

智能循迹避障小车哪里有,深算科技专门研发设计了一款基ros系统,树莓派硬件的循迹避障智能小车-Deepcar,那么什么是循迹智能小车呢?

deepcar配置功能有SLAM构图导航,室内UWB定位导航,室外GPS定位导航, DEEPCAR可以通过SLAM(同步定位和映射)算法来生成室内地图,在手机上可以预览到实时的地图并可通过在手机地图上点击地图上任意一点来控制deepcar自动运行到目标地点,这种级别比简单的循迹避障更加高级,因为它完全是一台具有人工智能技术的机器人,可以识别周围环境,完成自动驾驶。

智能循迹小车

除了智能循迹小车,deepcar的深度学习功能怎么样呢

调整好它摄像头的角度后,就可以收集训练数据了,收集训练数据有两种方式,一种是手动模式,即使用手机APP遥控deepcar在道路上走一圈,然后记录下来小车的图像和对应的APP遥控值,由于小车最后的运行效果取决于训练数据,这种方式的优点是简单方便,缺点是最后小车自动行驶的效果取决操作者的遥控效果,如果操作者可以遥控小车沿着道路中心行驶或者偏离较小,则使用遥控数据训练出来的模型效果也会很好

循迹避障小车

如果操作的不好,则模型效果会大打折扣。另外一种方式是自动模式,让小车使用传统的道路边界提取然后计算出小车偏离道路的距离,然后使用pid控制输出转弯量,最后记录下小车的图像和对于的pid转弯量做训练数据即可,只要调试好pid参数让小车可以稳定沿着道路中心行驶,则训练出来的结果也会接近于pid控制的效果,且比传统的边界提取更稳定,因为传统的边界提取对现场条件要求较高,图像明亮的变化也会影响到边线提取的效果,而使用卷积神经网络的模型可以在训练的时候做图像增强,例如在训练集图片中随机增减图像的明暗度,则可以比传统的pid控制自动驾驶更加稳定。

Deepcar上使用的就是自动收集数据的方法,当然用户如果感兴趣,可以采用第一种方法来对比效果。

为了让小车最后训练出来的模型能自动驾驶的效果较好,在采集训练数据之前,最好是先调试好小车的参数让小车能够使用pid控制也可以较好地完成自动行驶

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