基于神经网络的智能RC小车（Python+OpenCV）

看代码时发现的一个有趣的例子，实现使用四大利器：

Raspberry Pi + Arduino + OpenCV Neural Network + RC CAR

硬件速览

指示停车

参考：https://github.com/hamuchiwa/AutoRCCar.git

效果如下：

绿灯行

红灯停

~~~~下面为机器人翻译结果~~~~

上网小助手：http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9840220

AutoRCCar

看到行动中的自驾（Youtube）

使用RC车，Raspberry Pi，Arduino和开源软件的自动驾驶系统的缩小版本。该系统使用带有相机和超声波传感器的Raspberry Pi作为输入，处理转向，物体识别（停车标志和交通灯）和距离测量的处理计算机以及用于RC车辆控制的Arduino板。

依赖

树莓Pi：

Picamera

电脑：

NumPy的

OpenCV的

Pygame的

PiSerial

关于

raspberrt_pi /

stream_client.py：以jpeg格式将视频帧流式传输到主机

ultrasonic_client.py：将由传感器测量的距离数据发送到主机

Arduino的/

rc_keyboard_control.ino：作为rc控制器和计算机之间的接口，允许用户通过USB串行接口发送命令

电脑/

cascade_xml /

训练级联分类器xml文件

棋盘/

用于校准的图像，由pi相机捕获

training_data /

以npz格式训练神经网络的图像数据

testing_data /

以npz格式测试神经网络的图像数据

training_images /

在图像训练数据采集阶段保存视频帧（可选）

mlp_xml /

在xml文件中训练神经网络参数

rc_control_test.py：带键盘的驱动RC车（测试目的）

picam_calibration.py：pi相机校准，返回相机矩阵

collect_training_data.py：接收流式视频帧和标签框以供后续培训

mlp_training.py：神经网络训练

mlp_predict_test.py：用测试数据测试训练有素的神经网络

rc_driver.py：多线程服务器程序接收视频帧和传感器数据，并允许RC车载驱动器本身具有停车标志，交通灯检测和前碰撞避免能力

如何开车

Flash Arduino：Flash “rc_keyboard_control.ino”到Arduino并运行“rc_control_test.py”来驱动rc车用键盘（测试目的）

Pi相机校准：使用pi相机以各种角度拍摄多张棋盘图像，并将其放入“chess_board”文件夹中，运行“picam_calibration.py”，并返回相机矩阵，这些参数将用于“rc_driver.py”

收集培训数据和测试数据：首先运行“collect_training_data.py”，然后在raspberry pi上运行“stream_client.py”。用户按键盘驱动RC车，只有当有按键动作时才保存框架。完成驾驶后，按“q”退出，数据保存为npz文件。

神经网络训练：运行“mlp_training.py”，取决于所选择的参数，需要一些时间训练。培训后，参数保存在“mlp_xml”文件夹中

神经网络测试：运行“mlp_predict_test.py”从“test_data”文件夹加载测试数据，并从“mlp_xml”文件夹中的xml文件中训练参数

级联分类器训练（可选）：训练有素的停车标志和交通灯分类器包含在“cascade_xml”文件夹中，如果您有兴趣培训您自己的分类器，请参考OpenCV文档和Thorsten Ball

自驾驾驶：首先运行“rc_driver.py”在计算机上启动服务器，然后在raspberry pi上运行“stream_client.py”和“ultrasonic_client.py”。

OpenCV 神经网络

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