本项目是基于Jetson-Nano平台,使用NVIDIA JetRacer ROS框架进行开发的一套智能车应用。
v1.0版本主要实现了多车道巡航。
- 基于Jupyter Notebook搭建的数据样本采集标注平台。
- 易于使用的卷积神经网络训练交互平台,通过深度学习回归任务,解决车道感知。
- 使用tensorRT前向网络加速。
- 交互控制台通过变道按钮进行车道变换。
- 动态PD实现转角闭环控制。
- 直道/弯道判断,并切换巡航速度。
- Python 3.6
- Pytorch 1.4
- CUDA 10.0
- OpenCV 3.4
- Jupyter Lab
- Ipywidgets
- JetRacer
运行 notebook/data_collection_multi_target.ipynb
采集的数据命名为 目标标签+唯一ID
- 修改
target_names
字段数量以更改感知车道数 - 修改
DATASET_DIR
更改数据保存地址
运行 notebook/train_model_multi_target.ipynb
- 修改
target_number
更改感知车道数 - 修改
epochs_widget
更改训练迭代数 - 修改
save_model_widget
更改模型保存地址及名称
运行 notebook/build_trt_model.ipynb
运行 notebook/inference_control.ipynb