基于神经网络模型和树莓派的自动驾驶小车项目源代码。小车使用arduino,树莓派等硬件模块,采用摄像头,并使用神经网进行路径识别的自动驾驶。主要设计方法如下,先用arduino、树莓派和摄像头等模块搭建小车。再用树莓派摄像头采集到的图片通过局域网发送到上位机。上位机保存图像,处理后得到训练集。接着,在电脑上训练神经网络模型。得到模型后,运行自动驾驶程序,摄像头捕获图片,上位机接收图像,加载训练模型,解算图像得出控制参数,通过蓝牙发送给arduino,控制小车。
在采集数据的过程中,要保证树莓派和上位机连在同一个网段下。分别运行下面两个代码在上位机端和树莓派端。收集训练数据制作数据集的代码路径如下:上位机端运行的代码:collect_training_data3.py 树莓派端运行的代码:stream_client.py运行训练算法模型的程序,我们就可以将MLP模型通过搜集好的训练数据,在上位机上训练了,执行训练程序后,就可以完成训练,得到参数模型了。训练模型的代码mlp_training.py 训练之后,就可以得到mlp在我们获取的数据集的参数模型了。参数模型的保存路