Raspberry Pi 4B/3B+ беспилотный Интеллектуальный робот TurboPi автомобиль визуального слежения OpenCV/AI глубокого обучения питона

Описание

Raspberry Pi 4B/3B + беспилотный Интеллектуальный робот TurboPi автомобиль визуального слежения OpenCV/AI глубокого обучения питона

Raspberry Pi AI разведки

Автономный автомобиль TurboPi

Глубокого обучения, система автоматического управления полётом

Автоматический визуальный линия технического осмотра

Введение в беспилотные транспортные средства TurboPi

Беспилотный автомобиль TurboPi-автомобиль без водителя с открытым исходным кодом

Система машинного обучения на основе Google с открытым исходным кодом

TensorFlow работает с кроссплатформенной компьютерной версией библиотеки PenCN

Имитирующий сейчас горячий Дрон

Он основан на системе управления Raspberry Pi 3B +

Язык программирования Python

Оснащен камерой высокой четкости

Нет необходимости для датчиков

Автопилот глубокого обучения и автоматический визуальный осмотр

Raspberry Pi 4B/3B+ беспилотный Интеллектуальный робот TurboPi автомобиль визуального слежения OpenCV/AI глубокого обучения питона

ПоддержкаАвтоматическое переключение

В зависимости от относительного положения линейной площади выборки

Идентифицировать кривая кривизны

Тем самым интеллектуальная регулировка скорости автомобиля

Чем больше кривизна, тем больше разница

Чем гибче поворот

Гарантия гоночный потребности

Также поддерживает Ручное переключение

2 выбора режимов вождения

ИИ глубина обучения автопилот и автоматическая визуальная инспекционная линия

AI глубина обучения, система автоматического управления полётом

TurboPi беспилотный автомобиль на основе Google источник развития обучения framework TensorFlow

Мы оптимизировали соответствующие алгоритмы

Вы можете использовать ручку для управления автомобилем для глубокого обучения.

После обучения автомобиль может осуществить функцию автоматического вождения. Raspberry Pi 4B/3B+ беспилотный Интеллектуальный робот TurboPi автомобиль визуального слежения OpenCV/AI глубокого обучения питона

Как глубоко узнать автоматическое Вождение робота

1: сбор данных ---- камера

После вождения автомобиля, вы можете управлять автомобилем через ручку, чтобы следить за планируемым маршрутом.

Автомобиль собирает данные изображения через камеру во время вождения.

Вам нужно дать машине работать достаточное количество поворотов (чем больше количество поворотов, тем лучше эффект)

Убедитесь, что автомобиль собирает достаточно фотографий

Обработка данных TensorFlow

После завершения сбора данных вы можете использовать Raspberry Pi или компьютер.

Обрабатывать каждый из соответствующих данных манипуляций, которые были сделаны сразу после тренировки

Особенности обучения и производственная модель вождения

В процессе обучения, коническая нейронная сеть используется для извлечения картографической связи между изображением, сделанным тележкой и рулевым управлением. Эта связь сохраняется в модели для создания модели вождения.

Автоматический визуальный линия технического осмотра

Когда камера обнаруживает линию на изображении, она автоматически отслеживает и корректирует направление в соответствии с алгоритмом.

TurboPi сценарий приложения

Учебное оборудование для колледжа искусственного интеллекта

Гоночная Игра выделенная умная машина

Несколько методов управления

Поддержка телефона и ручка управления

Вы можете увидеть картинку в реальном времени, сделанную автомобилем, визуально синхронизируя с Беспилотным автомобилем TurboPi через мобильное приложение и ПК.