树莓派上利用Tensorflow实现小车的自动驾驶

先抛出你们最关心的——代码地址：

github传送门：https://github.com/Timthony/self_drive

码云传送门：https://gitee.com/tiantianhang/self_drive

基于树莓派的人工智能自动驾驶小车

# 总体流程
电机控制    
摄像头调试    
道路数据采集    
搭建深度学习模型，参数调试    
自动驾驶真实道路模拟    
参数最终调试    

使用方法：    
1. 先将树莓派小车硬件组装好
2. 使用zth_car_control.py来控制小车的先后左右移动，配合zth_collect_data.py来人工操做，使小车在本身制做的跑道进行数据采集。（该过程在树莓派进行）
3. 数据采集完成之后使用zth_process_img.py来对采集的数据进行处理，以前当前先完成一些数据清洗的工做。（电脑上执行）
4. 使用神经网络模型对数据进行训练zth_train.py，获得训练好的模型。（电脑上执行）
5. 在树莓派小车上使用zth_drive和训练好的模型，载入模型，便可实如今原先跑道的自动驾驶。（树莓派上执行）    
注意：只须要使用上述提到的代码便可，别的都是一些初始版本或者正在增长的一些新模块。    

 

# 注意事项：
1. 赛道须要本身制做，很重要，决定了数据质量。(我是在地板上，贴的有色胶带，而后贴成了跑道的形状)。
2. 赛道的宽度大约是车身的两倍。
3. 大约采集了五六万张图像，而后筛选出三四万张。
4. 摄像头角度问题

# 具体制做流程： 
1. 小车原始模型，某宝购买玩具车便可，好比：有电机，有自带电池盒（给电机供电）
2. 树莓派，摄像头，蓄电电池组（用于树莓派供电）
3. 使用一些螺栓，螺柱，亚克力板将树莓派，蓄电电池固定在小车上（具体方法，看手头的工具吧）
4. 组装好之后，树莓派经过VNC链接电脑，登录树莓派，在树莓派安装keras环境，以便最后调用训练好的模型。
5. 关于小车的控制（电机控制，摄像头采集数据），都在源文件，有注释，大体思路就是经过方向键AWSD来控制方向，使用了pygame的工具包。
6. 经过电脑端的wasd方向键手动控制小车（已经VNC链接好）在制做好的赛道上进行图像采集，直线部分按w，左拐弯按a，右拐弯按d等，建议采集50000张以上。
（采集的图像命名要求为，0_xxxx,1_xxxx,其中首位字母就表明了你按下的是哪一个键，好比图像是0开头，那么这张图像就是直行，按下的是w键，这些0，1，2，3，4 数字就至关于数据的标签值）
7. 将图片从树莓派拷贝下来，进行数据清洗，使用电脑端的深度学习环境进行模型训练，使用的模型能够自行定义。
8. 将训练好的模型文件.h5拷贝到树莓派，而后经过树莓派调用载入模型，便可处理实时的图像，而且根据图像预测出是0，1，2，3，4等数字，也就表示了树莓派该怎么移动,经过树莓派控制电机便可。

# 正在进行一些改进：    
1.使用迁移学习进行fine-tuning是否能够提升精度    
2.处理光照问题    
3.处理数据类别不平衡的问题    
欢迎交流讨论