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无人驾驶小课堂 - auto_pilot(1) donkeyca

无人驾驶小课堂 - auto_pilot(1) donkeyca

作者: Rita_曾小辰 | 来源:发表于2019-05-30 17:24 被阅读0次

    Donkeycar 驴车可以通过搭载 Raspberry pi 树莓派来实现智能化,完成无人驾驶。

    Donkey Car 图示

    那我们今天就来说说,如何实现Donkeycar 驴车的无人驾驶呢?

    1. 需要配置的环境

    - 电脑上:需要安装 donkeycar 的环境,用以训练“无人驾驶”模型

    - Donkeycar 上:需要安装服务器

    这样,你就可以用通过电脑来启动 donkeycar 的服务器,收集数据,然后在电脑上训练模型,最后把模型导入到 donkeycar 中,进行无人驾驶。

    2. Donkeycar 的组装 —— 硬件部分

    Donkeycar 的组装

    安装 Hardware 的部分,因为全部都是电路图,可以参考 http://docs.donkeycar.com/guide/build_hardware/ 网站里面 Hardware 的章节,如果购买了所有的组件可以直接从 Step 3 开始。如果是自己用 3d 打印机打印的话,可以直接从 Step 1 开始。

    完成之后,你就可以得到一个完整的 Donkeycar 驴车。

    3. 软件安装 - Raspberry pi

    第一步:在电脑上,下载RPi 3B和3B +的预建压缩磁盘映像(链接),或者是RPi Zero(链接)。

    第二步:在电脑上,解压缩磁盘映像。

    第三步:将SD卡插入你的电脑。

    第四步:打开“Startup Disk Creator”应用程序。选择您之前解压缩的源磁盘映像。选择SD卡作为要使用的磁盘。单击“Make Startup Disk”。在这个步骤里面,不同的系统可能会使用不同的方式来制作这个启动盘的系统。我们列了一个镜像安装链接,供大家查阅,不同的系统里面有不同的系统盘烧制系统。

    在 Raspberry pi 中,让你的小车和电脑沟通

    沟通步骤一:给小车🚗设置网段

    country=US

    ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant

    GROUP=netdevupdate_config=1

    network={

    ssid="<your network name>"

    psk="<your password>"}

    在这里的 network 是希望电脑和donkeycar🚗同时所在的局域网的网络名字和密码,两者间是通过内网链接的,所以需要链接同一个局域网,方可将两者相连。

    如:

    network=

    ssid="TPLINK-2333"

    psk="23332333"}

    将上述文件命名为 ”wpa_supplicant.conf“ ,放置到 Raspberry pi 中的 “/etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf” 路径下。

    沟通步骤二:给小车🚗改名字

    如果在同一个局域网内,有多个小车,可能会出现重名的情况,那么为了确认自己的小车究竟是哪一台,我们会需要将小车的名字确认。

    sudo nano hostname

    该文件在 “/etc/hostname” 下。默认情况下,你的小车名字叫

    donkeypi

    在我们的这个手册里面,我们给他改名成,

    testpi

    小车和电脑的链接

    当上述两步都设定完,把电脑连上和小车一样的局域网,我们就可以用电脑来链接小车了。

    ssh pi@testpi.local

    之后会输入一个密码,然后你就会在电脑端看到donkeycar的界面啦!

    4. Raspberry pi 中的校准及安装

    连上 donkeycar 之后,我们可以对小车的 steer 和 throttle 来进行矫正,这里的矫正包括了左转、右转的幅度,前后马达的大小等。

    马达的校准

    nano ~/mycar/config.py

    确保这个文件里面有以下两句,说明了你的 configuration 的起点是对的。

    - STEERING_CHANNEL = 1

    - THROTTLE_CHANNEL = 0

    Raspberry pi 中安装 donkey car

    pip install donkeycar[pi]

    #显示你的 donkeycar 版本

    python -c "import donkeycar as dk; print(dk.__version__)"

    特别提醒⏰:这里的版本特别的重要,需要记得这里使用的版本号,以确保电脑上的安装的版本号和 Raspberry pi 上的一致。

    5. 电脑上安装 donkeycar 环境

    在Linux上安装donkeycar

    安装依赖项,设置virtualenv

    sudo apt-get install virtualenv build-essential python3-dev gfortran libhdf5-dev

    virtualenv env -p python3

    source env / bin / activate

    pip install tensorflow == 1.8.0

    安装 donkeycar 并创建您当地的工作目录:

    git clone https://github.com/autorope/donkeycar

    pip install -e ./donkeycar

    下一步:校准你的车。

    在Windows上安装donkeycar

    安装miniconda Python 3.6 64位。请务必选中该框以允许其修改系统路径变量以添加conda。

    安装git 64位

    从开始菜单开始Anaconda Prompt。

    mkdir project

    cd project

    从 Github 获取最新的 donkeycar。

    git clone https://github.com/autorope/donkeycar

    cd donkeycar

    导航到git branch,这里就是设定版本的<重中之重>的部分。

    git checkout  -b <branch>

    比如说,git checkout -b 2.6.0

    为了 donkeycar 创建Python Anaconda环境

    conda env create -f install \ envs \ windows.yml

    activate donkey

    安装 donkeycar 并创建您当地的工作目录:

    pip install -e .

    donkey createcar ~/mycar

    注意:关闭Anaconda Prompt后,当您再次打开它时,您需要键入activate donkey以重新启用到特定于驴的Python库的映射

    在Mac上安装donkeycar

    安装miniconda Python 3.6 64位

    安装git 64位

    启动终端 command line 

    如果未安装Xcode或gcc  - 运行以下命令为Xcode安装命令行工具。

    xcode-select --install

    更改为您希望用作项目负责人的目录。

    mkdir project

    cd project

    从Github获取最新的donkeycar repo。

    git clone https://github.com/autorope/donkeycar

    cd donkeycar

    创建Python anaconda环境

    conda env create -f install / envs / mac.yml

    source activate donkeycar

    安装Tensorflow

    pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.10.1-py3-none-any.whl

    安装 donkeycar 并创建您当地的工作目录:

    pip install -e .

    donkey createcar ~/mycar

    6. 我们现在可以开车啦!

    在电脑端,使用终端/命令行:

    ssh pi@<your_pi_ip_address>

    比如 “ssh pi@donkeypi.local” 或者如果你改过🚗的名字,那就会变成 "ssh pi@name.local"

    默认用户名为'pi',密码为'raspberry'。如果您使用的是预先构建的 Donkey 镜像,则密码为“asdfasdf”。

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