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小车车位寻找（AI深度学习）

Hint

操作环境及软硬件配置如下：

  • OriginBot机器人（Lite版/标准版）
  • PC：Ubuntu (≥20.04) + ROS2 (≥Foxy) + pytorch + docker

该功能转载自《地瓜机器人平台用户手册》，点击查看原内容

应用目标

我们现在经常可以看到车辆自主泊车，在停车库中找到属于自己的车位。那我们可不可以在OriginBot小车上实现这个功能呢？当然没问题，采用深度学习的方式进行训练，然后采集相关的图像进行训练，我们就可以搭建一个简易的应用环境了。接下来我们就来尝试一下。

启动机器人底盘

SSH连接OriginBot成功后，在终端中输入如下指令，启动机器人底盘：

$ ros2 launch originbot_bringup originbot.launch.py

启动小车车位寻找功能

# 从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件
$ cp -r /opt/tros/lib/parking_perception/config/ .

# 启动launch文件
$ ros2 launch parking_search parking_search.launch.py

# 配置TogetheROS环境
$ source /opt/tros/setup.bash

# 从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件
$ cp -r /opt/tros/lib/parking_perception/config/ .

# 配置MIPI摄像头
$ export CAM_TYPE=mipi

# 启动launch文件
$ ros2 launch parking_search hobot_parking_search.launch.py

检查实现效果

小车在行车区域搜寻前进时X3板端运行终端输出log信息，其中控制小车以0.1m/s的速度前进运动

cap1

小车发现车位后转向时在X3板端运行终端输出log信息

cap2

小车确定车位后前进并最终停止时在X3板端运行

cap3

原理简介

这里的原理部分和之前的 AI 深度学习训练是类似的，同时是分为以下几个步骤。

  • 问题定义：我们要解决的问题是什么？比如这里的视觉巡线，那就要识别线在图像中的位置。
  • 数据准备：针对要解决的问题，着手准备数据。比如要准备各种巡线场景的照片，给机器学习使用。
  • 模型选择/开发：模型就是处理数据的一套流程，也就是我们常听说的CNN卷积神经网络、GAN生成对抗网络、RNN循环神经网络等等。
  • 模型训练与调优：把数据放入模型中，训练得到最优化的参数，可以理解为是机器在学习的过程。
  • 模型评估测试：就像小测验一样，我们拿一些数据给训练好的模型，看下效果如何。
  • 部署：一切准备就绪之后，就可以把训练好的模型放到机器人上了，也就是正式把知识传授给某一个机器人，它就可以解决之前提出的问题啦。

大家可以根据OriginBot上的小车代码进行学习。

图片1