Description
Day 1, R1 10:50‑11:20
Donkey Car 是 Adam Conway 在 2017 年發起的專案，一開始是想做一個縮小版的自走車，因此使用 1/10 比例的 RC 車作為車體，並用 OpenCV 裡的車道跟隨技術，但他的夥伴 Will Roscoe 希望能像 Google 和 Tesla 一樣可以使用深度學習技術打造自動駕駛系統，因此很快的 Donkey Car 就加入了神經網路模型。
Donkey Car 是一個開源機器學習的自走車專案，車上唯一的感測器就是相機。藉由操作 Donkey Car，我們可以將機器學習的過程跑一遍，包括訓練資料蒐集與處理、模型選擇與調整、實機訓練、測試驗證等。從無到有瞭解機器學習的原理，並操作整個過程，最後透過車輛的自走看到實際的成果。而最有趣的地方不只是機器學習的部份，我們可以自由的改裝車上的硬體或是修改車道的設計比較各項變化，這都能讓我們離真實的自駕車更靠近。
Donkey Car 使用的硬體包括 Raspberry Pi、RC Car(不限)、馬達控制板和最重要的魚眼相機等。使用的軟體包括 Raspbian 系統加上 Keras/Tensorflow 神經網路，搭配 Tornado 做的 web control。
我們將分享專案的技術細節、實做上會遇到的問題與相關學習資源，希望有更多人能一起來當車友。
Slides: https://www.slideshare.net/raspberrypi-tw/donkey-car-raspberry-pi
Speaker: sosorry
Hi, I'm sosorry.