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
2022-06-09 20:06:25
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图 3.11舵机实物图
图 3.12 为舵机的内部结构图，舵机根据力矩划分有多种型号，价格也从几十到几百元不等，作
为本文中介绍的智能小车的应用，实物如图 3.11 所示，价格在 30 元左右的舵机已经能够满足要求，
但是在使用时应注意硬件连接，根据以往的情况来看舵机烧坏的情况也比较常见。
对于舵机的连接有以下注意以下两点：
1. 常用舵机的额定工作电压为 6V，可以使用 LM1117 等芯片单独提供 6V 的电压，如果为了简化
硬件设计直接使用 5V 供电影响也不是很大，但是一定要和单片机分开供电，否则会造成单片
机无法正常工作。
2. 一般来说可以将信号线连接至单片机任意一引脚，但是如过连接像 AVR 等带有 PWM 输出功能
2022-06-07 11:15:27
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