Introducere în Udacity Auto-Driving Car Simulator

Udacity și-a pus recent la dispoziție codul sursă pentru simulatorul de mașini cu conducere automată pe GitHub, care a fost inițial construit pentru a-i învăța pe studenții lor de inginer auto cu conducere auto.

Acum, oricine poate profita de instrumentul util pentru a vă antrena modelele de învățare automată pentru a clona comportamentul de conducere.

În acest articol, voi explica:

Ce poți face cu el?

Puteți conduce manual o mașină pentru a genera date de antrenament sau modelul dvs. de învățare automată poate conduce în mod autonom pentru testare.

În ecranul principal al simulatorului, puteți alege o scenă și un mod.

Mai întâi, alegeți e o scenă făcând clic pe una dintre imaginile scenei. În cele de mai sus, este selectată scena laterală a lacului (stânga).

Apoi, alegeți un mod: Mod de antrenament sau Mod autonom . De îndată ce faceți clic pe unul dintre butoanele de mod, apare o mașină în poziția de pornire.

Mod de antrenament

În modul de antrenament, conduceți mașina manual pentru a înregistra comportamentul la volan. Puteți utiliza imaginile înregistrate pentru a vă antrena modelul de învățare automată.

Pentru a conduce mașina, utilizați următoarele taste:

Dacă vă place să folosiți mouse-ul pentru a direcționa mașina, puteți face acest lucru trăgând:

Pentru a începe o înregistrare a comportamentului dvs. la volan, apăsați R de pe tastatură.

Puteți apăsa din nou R pentru a opri înregistrarea.

În cele din urmă, utilizați ESC pentru a ieși din modul de antrenament.

Puteți vedea instrucțiunile de conducere oricând dând clic pe butonul CONTROLS din partea dreaptă sus a ecranului principal.

Mod autonom

În modul autonom, vă testați modelul de învățare automată pentru a vedea cât de bine poate conduce modelul dvs. mașina fără să coboare de pe drum / să cadă în lac.

Deși conducerea din videoclipul de mai sus poate să nu fie cea mai bună posibilă vreodată, este destul de satisfăcător să vizionezi un model antrenat conducând autonom mașina fără a ieși din drum.

Din punct de vedere tehnic, simulatorul acționează ca un server de unde programul dvs. se poate conecta și primi un flux de cadre de imagine.

De exemplu, programul dvs. Python poate utiliza un model de învățare automată pentru a procesa imaginile rutiere pentru a prezice cele mai bune instrucțiuni de conducere și pentru a le trimite înapoi la server.

Fiecare instrucțiune de conducere conține un unghi de virare și o accelerație de accelerare, care schimbă direcția și viteza mașinii (prin accelerație). Pe măsură ce se întâmplă acest lucru, programul dvs. va primi noi cadre de imagine în timp real.

Cum se configurează simulatorul

Veți avea nevoie de următoarele:

Unitate

Unity este un mediu de dezvoltare a jocurilor în care este construit un simulator auto cu conducere automată Udacity.

Puteți să-l instalați după cum urmează:

Git LFS

Simulatorul de mașini cu conducere automată Udacity folosește Git LFS pentru a gestiona fișiere mari.

Imaginea de mai sus este de pe https://git-lfs.github.com. Mai jos este un citat de pe site:

Git Large File Storage (LFS) înlocuiește fișiere mari, cum ar fi probe audio, videoclipuri, seturi de date și grafică, cu indicatori de text în Git, în timp ce stochează conținutul fișierului pe un server la distanță, cum ar fi GitHub.com sau GitHub Enterprise.

Pentru Mac, puteți utiliza brew pentru ao instala:

Odată instalat, trebuie să îl activați pentru Git pe computerul dvs.

Pentru Windows și Linux, vă rugăm să consultați https://git-lfs.github.com pentru detalii.

Notă: presupun că aveți deja comanda git în mediul dvs. În caz contrar, urmați instrucțiunile pentru a instala git înainte de a instala git-lft .

Udacity Self-Driving Simulator auto Github

Acest proiect Github conține un proiect Unity pentru construirea simulatorului.

Asta este pentru pregătire.

Pornire rapidă

Să construim simulatorul de mașini cu conducere automată.

În Unity,

Modificarea scenelor din simulator

Dacă doriți să modificați scenele din simulator, va trebui să vă adânciți în proiectele Unity și să reconstruiți proiectul pentru a genera un nou fișier executabil.

Pentru aceasta, vă sugerez să citiți mai întâi README.md în GitHub Simulator auto cu conducere automată pentru a afla elementele de bază despre cum să navigați în proiectul Unity.

Pentru mai multe detalii despre Unity în sine, accesați https://unity3d.com.

Exemplu de driver de învățare profundă

Puteți încerca un model predefinit pentru a vedea cum un model de învățare profundă conduce în mod autonom.

Puteți alege o calitate a imaginii diferită în ecranul de pornire al simulatorului pentru a vedea cum afectează conducerea mașinii.

README.md conține mai multe detalii despre modelul Deep Learning. Puteți modifica parametrii modelului și instruiți-l pentru a genera diferite fișiere de model folosind datele salvate ale trenului din modul Training.

Bucură-te!

Referințe