AI人工智能|需要更换手机了：基于手机构建无人驾驶微型汽车( 三 )
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▲ 进行目标识别的数据库
使用神经网络最大的工作量是在准备训练数据集合 。之后的网络搭建和训练则非常容易 ， 分分钟搞定 。检查一下 ， 网络识别交通标志的效果还是很不错的 。
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▲ 网络识别效果
最后一个工作 ， 就是需要将网络部署到手机平台上 。这需要借助于TensorFlow Lite 将模型进行个数转换 ， 并在Android下编写相应的Python脚本来进行部署 。
作者还设想着 ， 通过视觉SLAM能够为他们的这个展品增加车辆全程定位 。真的是一个手机平台可以练习很多算法 。
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▲ 视觉SLAM定位
为了实现一个顶着手机运行的微型车膜 ， 作者也是费力不断改进机械结构 ， 经过了五代设计最终得到了一个合理的机械设计 。可以将手机、控制板、电池、电机等集成在一个小巧乖致的微型车模中 。
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▲ 第一代设计
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▲ 第二代设计
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▲ 第三代设计
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▲ 第四代设计
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▲ 第五代设计
下面给出了嵌入在车体内不的控制板、电机、电池等配件 。
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▲ 底层运动控制单片机板
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▲ （左）屏蔽罩和电机 ， （右）电源插座、电源开关、电机启动按钮、电机重置按钮、开发板状态 LED、电机状态 LED
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▲ 3000mAh 锂离子电池（左）与 18650 锂离子电池（右）
的确 ， 一辆小小的微型车膜 ， 包括了计算机视觉、深度学习、传感器融合、定位、路径规划、控制、系统集成等多个学科内容 。通过这个环节几乎可以将一个专业所需要学习的多个课程集成在一起 。这不 ， 在Udacity平台上 ， 还真的提供了无人驾驶汽车纳米学位项目供希望获得全面培训的工程师和学生学习 。
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