自动驾驶源码的介绍:
1、数据采集:使用树莓派4B连接摄像头,并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上,可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息,如车道线、交通标志等。
2、数据预处理:对采集到的图像数据进行预处理,包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。
3、深度学习模型训练:使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络(CNN)来处理图像数据,并对图像中的车道线进行检测和跟踪。
4、模型优化和调试:通过反复训练和调整深度学习模型,进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。
5、实时控制:将训练好的模型加载到树莓派4B上,实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接,可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。
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