DonkeyCar总结

考完试，终于有时间把这个学期初的坑填上了。还有几位朋友专门关注了我想知道最新的进展，很抱歉啊很久没有消息，也没有什么大进展，下面就说说目前做了的事情和效果。

DonkeyCar俯视图

硬件组装

1. 由于3D打印比较贵，就让队友做了一个简易的车架，把必要的设备上去了，不够美观，但是够用了。

   
   
   DonkeyCar正视图

场地

由于没有比较好的地方，而且学校智能车的赛道这学期还没有开放。按照slack上Donkeycar网友给出的图纸，临时画了些线在纸上，可能是场地的原因，场地小不够开放，导致效果不好。基本都在转圈，不是按线行驶。

赛道设计图

场地图

训练过程

很难操作，加上WIFI延迟波动，命令不能及时调整，导致一开始基本无法获得正确的数据。后来用网线直接连接勉强解决，（这个机器学习真费人力）
近一万张图片，在没有GPU加速的电脑上训练很慢，用了一个多小时。而在GPU的电脑上用十多分钟就解决了。

最终效果

1. 油门没有输出，找不出原因，只有角度的输出。最后调成只有角度，手动控制油门。
2. 在转弯的地方一直在转圈，不会左转出弯，应该是场地左边黑色的边界给识别进去了，加大了权重，到左转时不足？这里我还有视频，但是好像上传有点麻烦，等我处理后再上传。
3. 训练用的一个方向，但是测试另一个方向时则完全没有效果，估计也是上一个原因吧。
4. 树莓派只能利用CPU来计算，测试的时候CPU占用有75%，就是3个核已经占满了，性能不是很好。