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人工知能自動運転車に基づくラズベリーパイ
＃全体の流れ
モータ制御
のデバッグカメラ
道路データの収集を
デバッグ深い学習モデルパラメータ構築するために
、自動操縦実際の道路のシミュレーション
パラメータの最終試運転を
使用法：
まずラズベリーパイ・ハードウェアは、車組み立て
zth_collect_data.pyが製造しているので、データ収集トロリーランウェイことを、手動操作で、すべての周りに車を2 zth_car_control.py移動制御を。（このプロセスは、ラズベリーパイで行われる）
データ収集は、現在は最初のいくつかのデータクレンジング作業を完了する前に収集したデータを処理するためにzth_process_img.pyを使用して完了した後に3を。（コンピュータ上で実行される）
4.ニューラルネットワークモデルのトレーニングデータzth_train.pyを、訓練されたモデルが得。（コンピュータ上で実行される）
5.使用zth_driveと小型車にラズベリーパイモデルを訓練し、ロードされたモデルは、元のオートパイロット滑走路で実現することができます。（ラズベリーが実行に来る）
注：あなただけの上述のコードを使用する必要があり、他のバージョンは、初期または新規モジュールの数を増やすの一部です。
＃注：
1.自分のトラックを生産する必要性、それはデータの品質を決定することが重要です。（私は色のテープを貼り付け、床にあった、その後、形状が滑走路になって貼り付け）。
2.トラックの幅が二倍体についてです。
3. 5枚のまたは600万画像について収集した後、30のまたは4万コピーをスクリーニングしました。
4.カメラの角度の問題
＃具体的な製造工程：
1.元のモデルカー、おもちゃの車の宝物を買うたとえば、使用できます（モータ電源への）独自の電池ボックスとモーター
ツリー2.ラズベリーパイ、カメラ、ストレージバッテリーパック（ベリー送信電力）
右側のツールを参照して、トロリー蓄電池（具体的には、メソッドに固定され、いくつかのボルト、スタッド、ラズベリー送信アクリル板を使用して3）
4. VNCを介して送信するためにコンピュータに接続され、組み立て、ラズベリー後、最終的に訓練されたモデルを呼び出すために、設置keras環境にラズベリーパイ、ラズベリーパイを着陸。
制御トロリー（モータ制御、データ取得カメラ）に関して5は、注釈付きソースファイルに、一般的な考え方は、ツールキットのpygameのダウンロードAWSDに方向キーを使用して、方向を制御することです。
6.手動で、W直線部によれば、良好な画像取得回路の製造に（VNC接続が適所に既にある）車を制御するためにキーが右折することにより、D等により左折、コンピュータの50,000以上のエンドWASD方向を収集することによって推奨。
（画像を収集するための要件を命名、そのようなイメージの始まりとして、あなたは押したキーの最初の文字を表し0_xxxx、1_xxxxは、これらの0,1、そしてこの画像はストレート、Wキーが押されている、0であります2,3,4-等価デジタル値データタグ）
7.ラズベリーから画像をコピー使用されるモデルを定義することができ、環境学習奥コンピュータモデルのトレーニングを使用して、データ・クレンジングを下し。
8.モデルはラズベリーを送信するためにコピーされたファイル.h5、ラズベリーを訓練し、リアルタイム画像処理にロードされたモデルを呼び出すことによって送信され、その画像を他のデジタル予測される0,1,2,3,4 、それはラズベリーpIを移動する方法を示し、モータはラズベリーパイによって制御することができます。
＃いくつかの改良を受けた：
1.移行は微調整が精度向上の可能かどうかを学ぶ
2.プロセス・ライティングの問題
3.ハンドルをアンバランスなデータカテゴリの問題は
交換や議論を歓迎
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