深圳|DIY Robocars邀你来训练无人驾驶小车

原标题:深圳|DIY Robocars邀你来训练无人驾驶小车

DIY Robocars社区是由3DR的首席执行官克里斯·安德森(Chris Andrson)创办,从2016年到现在社区成员2万,遍布全世界,该社区的目的之一是通过运用树莓派结合神经网络算法提供一套低成本的无人驾驶小车方案,其他项目还包括了通过运用Jetson nano或OpenMV等平台的其他自动驾驶小车系统。

深圳柴火创客空间联合Robotics Masters,为深圳DIY Robocars社群提供一个社区交流平台,小伙伴们在这里可以亲身体验到DIY制作小车,并运用机器学习和计算机视觉程序使遥控小车摆脱遥控实现自动驾驶。希望能让更多小伙伴们通过社区活动了解与交流无人驾驶背后的知识。

DIY Robocars Shenzhen Vol 1 总结视频

DIY Robocars Shenzhen Vol 2

第二期活动火爆来袭

8月17日,深圳第二场DIY Robocars线下活动将在深圳柴火创客空间Chaihuo x.factory开办,对无人驾驶、人工智能小车训练等技术感兴趣的小伙伴,千万别错过啦。

第二期活动,我们将使用树莓派的实时处理图像和控制数据、结合由Robotics Masters 研发的RoboHAT MM1扩展版对DoneyCar小车进行速度和方向的控制;通过与PC端的离线训练相结合,训练出一架1/16比例的自动驾驶小车。

同时,为了增加活动的刺激性,我们将在活动现场的特制赛道,发起两场小车竞速比赛:1场遥控小车个人竞速赛,1场无人驾驶小车团队竞速赛,前者旨在帮助大家更快速地掌握小车遥控技能,后者则侧重团队成员之间的协作以及小车训练技巧成果的直观展示。对这两场比赛,我们会在现场分别评出一、二、三等奖,更有神秘的丰厚奖品,等你来拿哟!

针对本次活动,我们会特别准备5套DIY小车套件,供25名参与者免费使用,名额有限,先报先得!

活动会使用的DonkeyCar

活动安排如下

09:00-11:00 运用空间内设备,5人一组进行小组车辆外观DIY个性化设计;

11:00-12:00 遥控小车个人竞速赛(设置一、二、三等奖,神秘奖品,敬请期待);

12:00-14:00 午饭休息,自由交流;

14:00-15:00 介绍无人小车原理,人工智能AI的学习原理、流程步骤;

15:00-16:00 动手实操进行无人小车人工智能学习;

17:00-18:00 无人小车团队竞赛,按单车完整行驶一圈的时间决胜(设置一、二、三等奖,神秘奖品,敬请期待)

适合人群及场景

1. 从事人工智能AI、无人驾驶、编程等行业的“攻城狮”进行亲子活动的绝佳机会;

2. 对人工智能AI、无人驾驶、编程等领域有一定基础及感兴趣的创客;

3. 拥有遥控小车的“发烧友”、“骨灰粉”挑战自我的好去处;

活动全程导师:潘石 Peter (上图左1)

在澳洲留学期间获得电子通信工程荣誉学士学位和项目管理硕士,回国后出于对电子和创客的爱好,来到了硬件硅谷深圳与小伙伴们联合创立了Robotics Masters,一起研发出RoboHAT MM1。

活动详情

地点:深圳南山区打石二路万科云设计公社柴火创客空间

日期:8月17号 09:00开始,预计持续1天

报名:点击文末“阅读原文”进行报名

人数:没有小车的伙伴,人数限制在25人

当然,活动名额对自带小车的伙伴们不设限,欢迎资深玩家自带小车空降,跟社群新手们进行交流、经验分享。

报名成功后,请根据以下准备步骤,收拾好激动的心情,做好万全准备来到活动现场吧!

前期准备

1. 一颗造物的心

2. 对Linux系统的初级认知

3. 程序准备

1)请提前在您的电脑主机设备中安装donkey Car软件(用来训练人工智能模型)

苹果:http://docs.donkeycar.com/guide/host_pc/setup_mac/

Windows:http://docs.donkeycar.com/guide/host_pc/setup_windows/

Linux:http://docs.donkeycar.com/guide/host_pc/setup_ubuntu/

2)根据上面连接中的教程安步骤安装

3)温馨提示一:为提高模型训练效率,请尽量使用带独立Nvidia显卡的Windows或Linux平台的PC,并安装相适应Cuda和Cuddn库,以便使用tensorflow-gpu. 注意:以下步骤仅支持带独立Nvidia显卡的PC。

4)选择安装相对应的独立显卡驱动:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

5)选择安装Cuda toolkit 10.0 或以上版本: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

6)选择安装Cuddn SDK 7.4.1或以上版本(需要注册Nvida开发者账号 ):https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

7)温馨提示二:务必使用版本号是1.13.1的tensorflow或tensorflow-gpu

8)如果安装时遇到问题可以加入我们的微信群:“DIY ROBOTCARS 深圳”交流 !返回搜狐,查看更多

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