原理：

之前在教程（一）中我們討論了制作無人駕駛小車的方案，結論是當小車采集到圖片之后，通過網絡傳給筆記本，然后筆記本通過深度學習推理，得出結果，反饋給小車。但是目前通過一些優秀的開源庫，將cnn網絡優化之后在手機或者樹莓派這樣的終端上面也有比較好的效果。所以這里真正開始實踐的時候，我采用了樹莓派的方式，摒棄了筆記本，直接通過樹莓派進行圖片的采集和深度學習推理，并實時的控制小車的運動。這樣的話極大的擴展了無人駕駛小車的便攜性。那么重新梳理一下我們無人駕駛小車的原理。

第一步：搭建一個帶有攝像頭功能的小車

第二步：使用手機或者電腦等進行手動遙控，在手動遙控的過程中，小車自動保存圖像和指令

第三步：將小車保存的大量圖像和指令導出到電腦上，使用深度學習網絡進行訓練

第四步：將訓練好的深度學習網絡導出到小車上，小車就可以實現無人駕駛了

?

小車搭建：

這里使用最普通的四驅亞克力小車底盤 樹莓派3B+ 云臺? 攝像頭 電壓轉換板 鋰電池組裝一輛小車。如下圖所示：

?

編寫代碼：

首先需要編寫小車端的代碼（樹莓派3B+上的程序）以及電腦端的控制程序

以上程序會開源上傳到GITHUB上面。隨后會貼出鏈接。

下面介紹一下程序的主題邏輯

RaspberryCar（小車端程序）

from socket import *
from tcp_package import TcpPackage
from car_control import *

HOST = '' #監聽地址
PORT = 60000 #監聽端口
ADDRESS = (HOST, PORT)?

def recv_data(socket):
? ? data = socket.recv(8)
? ? if data:
? ? ? ? package_recv = TcpPackage(data)
? ? ? ? cmd, value = package_recv.get_package()
? ? ? ? return cmd, value
? ? else:
? ? ? ? return None, None
? ? ? ??
def send_data(socket, cmd, value):
? ? package_send = TcpPackage()
? ? package_send.add_package(cmd, value)
? ? socket.send(package_send.package)

if __name__ == "__main__":
? ? car_init()
? ? print("car init.")
? ??
? ? tcp_server_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
? ? tcp_server_socket.bind(ADDRESS)
? ? tcp_server_socket.listen(1)
? ? print("start server...")

? ? try:
? ? ? ? while True:
? ? ? ? ? ? print('waitint for client...')
? ? ? ? ? ? client_socket, client_address = tcp_server_socket.accept()
? ? ? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? ? ? while True:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cmd, value = recv_data(client_socket)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print("recv cmd:%d value:%d"%(cmd, value))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if cmd <= 4:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? car_moving(cmd, value)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? send_data(client_socket, cmd, value)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? else:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ? ? ? ? ? finally:
? ? ? ? ? ? ? ? client_socket.close()
? ? finally:
? ? ? ? tcp_server_socket.close()
? ? ? ? car_uninit()

效果展示：

手動控制小車

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的哇靠靠，这也行？零基础DIY无人驾驶小车（三）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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