raspberrypi基于深度学习的自动避障智能小车_目录

Introduction

本系列文章介绍了我们实现的基于深度学习的自动避障智能小车。

计算机技术、传感器技术和视觉技术的快速发展促使智能车在军事、太空探索、物流等领域有广泛的应用前景。基于视觉技术的自动导航是智能车研究的热点,而近年来,深度学习在语音识别、计算机视觉等多类应用中取得突破性进展,与自动导航的结合体现在了google,百度等互联网巨头的无人车中,本项目在树莓派小车上模拟实现了自动避障的无人驾驶车,通过使用motion摄像头管理工具获取摄像头数据,使用python的tornado框架搭建了webserver进行网页监控,并通过socket与小车进行数据通讯,在server上将小车发送的图像数据利用darknet深度学习框架进行处理,在此结果上设计了小车的避障算法,并将控制指令发送回小车,实现自动避过障碍物达到目标物体的目的。

代码发布地址

github 地址 : https://github.com/FindHao/auto_car

基于深度学习的自动避障小车_1_需求分析

基于深度学习的自动避障小车_2_架构设计

基于深度学习的自动避障小车_3_小车组装

基于深度学习的自动避障小车_4_视频信号采集与处理

基于深度学习的自动避障小车_5_运动控制

基于深度学习的自动避障小车_5_运动控制2_socket

基于深度学习的自动避障小车_6_避障

基于深度学习的自动避障小车_7_代码说明

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索

文章若未注明转载皆为原创,如需转载请注明出处FindHao博客及文章链接,文章markdown格式源码现已开放,欢迎转载。文章源码地址:

分享到:

You may like..(由于采用了谷歌的推荐系统,需要对本站关闭广告过滤~)

Find

新浪微博(FindSpace博客)QQ群:不安分的Coder(375670127) 不安分的Coder

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

*