DonkeyCar总结

考完试,终于有时间把这个学期初的坑填上了。还有几位朋友专门关注了我想知道最新的进展,很抱歉啊很久没有消息,也没有什么大进展,下面就说说目前做了的事情和效果。


DonkeyCar俯视图

硬件组装

  1. 由于3D打印比较贵,就让队友做了一个简易的车架,把必要的设备上去了,不够美观,但是够用了。


    DonkeyCar正视图

场地

由于没有比较好的地方,而且学校智能车的赛道这学期还没有开放。按照slack上Donkeycar网友给出的图纸,临时画了些线在纸上,可能是场地的原因,场地小不够开放,导致效果不好。基本都在转圈,不是按线行驶。


赛道设计图
场地图

训练过程

很难操作,加上WIFI延迟波动,命令不能及时调整,导致一开始基本无法获得正确的数据。后来用网线直接连接勉强解决,(这个机器学习真费人力)
近一万张图片,在没有GPU加速的电脑上训练很慢,用了一个多小时。而在GPU的电脑上用十多分钟就解决了。

最终效果

  1. 油门没有输出,找不出原因,只有角度的输出。最后调成只有角度,手动控制油门。
  2. 在转弯的地方一直在转圈,不会左转出弯,应该是场地左边黑色的边界给识别进去了,加大了权重,到左转时不足?这里我还有视频,但是好像上传有点麻烦,等我处理后再上传。
  3. 训练用的一个方向,但是测试另一个方向时则完全没有效果,估计也是上一个原因吧。
  4. 树莓派只能利用CPU来计算,测试的时候CPU占用有75%,就是3个核已经占满了,性能不是很好。
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