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[ AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기 데이터 수집 ㆍ 학습 딥러닝 with 라즈베리파이 ] 책은 다음 6단계의 과정을 통해 자율주행 자동차를 완성시키고 성능 향상과 물체 감지 등 인공지능 딥러닝을 라즈베리파이를 이용해 직접 실습해볼 수 있도록 구성하였다.
▶ 1단계 : 자율주행 자동차 만들고 원격 조정하기
▶ 2단계 : 데이터 모으기
▶ 3단계 : 데이터 학습시키기
▶ 4단계 : 학습 데이터 적용시키기
▶ 5단계 : 인공지능 딥러닝 자율주행 자동차 완성시키기
▶ 6단계 : 자율주행 성능 높이고 물체 감지하기
예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고한다.
▶ 1단계 : 자율주행 자동차 만들고 원격 조정하기
▶ 2단계 : 데이터 모으기
▶ 3단계 : 데이터 학습시키기
▶ 4단계 : 학습 데이터 적용시키기
▶ 5단계 : 인공지능 딥러닝 자율주행 자동차 완성시키기
▶ 6단계 : 자율주행 성능 높이고 물체 감지하기
예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고한다.
저자: 장문철
Chapter 01 인공지능 자율주행 자동차 개요
01 _ 1자율주행 자동차 개요
01 _ 2라즈베리파이 살펴보기
Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및원격 개발환경 구성
02 _ 1자율주행 자동차 조립하기
02 _ 2라즈베리파이 이미지 설치
02 _ 3자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기
02 _ 4기본 사용 방법 익히기
Chapter 03 자동차의 기본기능익히기
03 _ 1LED로 전조등 구현해보기
03 _ 2버튼 입력받기
03 _ 3부저로 경적기능 구현하기
03 _ 4모터를 구동하여 자동차 움직이기
03 _ 5스위치를 입력 받아 자동차 조종해보기
Chapter 04 자동차 무선 조종기능 만들고 조종하기
04 _ 1블루투스 시리얼 통신으로 데이터 주고 받기
04 _ 2시리얼 데이터 분석하여 명령어 해석하기
04 _ 3쓰레드를 활용하여 통신기능 분리하기
04 _ 4블루투스 시리얼 통신으로 조종하는 자동차 만들기
04 _ 5스위치를 이용하여 비상 정지기능 만들기
04 _ 6이동방향 LED로 표시하기
04 _ 7부저를 이용하여 경적기능 추가하기
04 _ 8라즈베리파이 부팅 시 자동으로 코드 실행하기
Special Page 아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법
Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 OpenCV 활용
05 _ 1카메라로 영상 확인하기
05 _ 2OpenCV 설치 및 설치 확인
05 _ 3OpenCV 라인트레이서 자동차 만들기
Chapter 06 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 데이터 획득
06 _ 1OpenCV를 활용한 키보드 입력
06 _ 2모델 학습을 위한 이미지 보정
06 _ 3OpenCV 이미지 저장하기
06 _ 4조종기능을 추가하여 실제 데이터 학습하기
06 _ 5학습된 데이터를 압축하여 라즈베리파이에서 PC로 이동하기
Chapter 07 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 생성
07 _ 1구글 코랩 사용하기
07 _ 2구글 드라이브 연동하기
07 _ 3자율주행 자동차 학습모델 생성하기
텐서플로우 및 케라스 재설치 후 [런타임] → [런타임 다시 시작]
구글 드라이브 마운트하기
압축풀기
라이브러리 불러오기
데이터 불러오기
조향각의 분포 확인하기
이미지 읽어오기 및 정규화하기
nvidia 모델 구성하기
학습 데이터 생성하기
모델 학습시키기
결과 확인하기
검증하기
Chapter 08 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 적용 후 자율주행
08 _ 1tensorflow, keras 딥러닝 라이브러리 설치
08 _ 2학습파일 라즈베리파이로 불러와서 테스트하기
08 _ 3예측한 결과를 바탕으로 자동차의 이동방향 결정
08 _ 4딥러닝 자율주행 자동차 자율주행
Chapter 09 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 요약
09 _ 1개발환경 구성
09 _ 2자동차를 조종하여 학습 데이터를 획득
09 _ 3코랩에서 데이터 학습
09 _ 4데이터 적용하여 자율주행
Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차필터 적용하여 성능 높이기
10 _ 1OpenCV필터 적용하기
10 _ 2필터 적용한 파일 데이터 획득하기
10 _ 3모델데이터 만들기
10 _ 4자율주행 자동차 주행 시작
10 _ 5자율주행 자동차 속도를 변경하여 빠르게 하기
Chapter 11 딥러닝 물체감지
11 _ 1OpenCV DNN 물체감지
11 _ 2실시간으로 물체 감지하기
11 _ 3쓰레드를 활용하여 기능 분리하기
11 _ 4자율주행 자동차에 적용하기
11 _ 5물체를 감지하여 긴급 정기 기능 추가하기
01 _ 1자율주행 자동차 개요
01 _ 2라즈베리파이 살펴보기
Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및원격 개발환경 구성
02 _ 1자율주행 자동차 조립하기
02 _ 2라즈베리파이 이미지 설치
02 _ 3자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기
02 _ 4기본 사용 방법 익히기
Chapter 03 자동차의 기본기능익히기
03 _ 1LED로 전조등 구현해보기
03 _ 2버튼 입력받기
03 _ 3부저로 경적기능 구현하기
03 _ 4모터를 구동하여 자동차 움직이기
03 _ 5스위치를 입력 받아 자동차 조종해보기
Chapter 04 자동차 무선 조종기능 만들고 조종하기
04 _ 1블루투스 시리얼 통신으로 데이터 주고 받기
04 _ 2시리얼 데이터 분석하여 명령어 해석하기
04 _ 3쓰레드를 활용하여 통신기능 분리하기
04 _ 4블루투스 시리얼 통신으로 조종하는 자동차 만들기
04 _ 5스위치를 이용하여 비상 정지기능 만들기
04 _ 6이동방향 LED로 표시하기
04 _ 7부저를 이용하여 경적기능 추가하기
04 _ 8라즈베리파이 부팅 시 자동으로 코드 실행하기
Special Page 아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법
Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 OpenCV 활용
05 _ 1카메라로 영상 확인하기
05 _ 2OpenCV 설치 및 설치 확인
05 _ 3OpenCV 라인트레이서 자동차 만들기
Chapter 06 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 데이터 획득
06 _ 1OpenCV를 활용한 키보드 입력
06 _ 2모델 학습을 위한 이미지 보정
06 _ 3OpenCV 이미지 저장하기
06 _ 4조종기능을 추가하여 실제 데이터 학습하기
06 _ 5학습된 데이터를 압축하여 라즈베리파이에서 PC로 이동하기
Chapter 07 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 생성
07 _ 1구글 코랩 사용하기
07 _ 2구글 드라이브 연동하기
07 _ 3자율주행 자동차 학습모델 생성하기
텐서플로우 및 케라스 재설치 후 [런타임] → [런타임 다시 시작]
구글 드라이브 마운트하기
압축풀기
라이브러리 불러오기
데이터 불러오기
조향각의 분포 확인하기
이미지 읽어오기 및 정규화하기
nvidia 모델 구성하기
학습 데이터 생성하기
모델 학습시키기
결과 확인하기
검증하기
Chapter 08 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 적용 후 자율주행
08 _ 1tensorflow, keras 딥러닝 라이브러리 설치
08 _ 2학습파일 라즈베리파이로 불러와서 테스트하기
08 _ 3예측한 결과를 바탕으로 자동차의 이동방향 결정
08 _ 4딥러닝 자율주행 자동차 자율주행
Chapter 09 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 요약
09 _ 1개발환경 구성
09 _ 2자동차를 조종하여 학습 데이터를 획득
09 _ 3코랩에서 데이터 학습
09 _ 4데이터 적용하여 자율주행
Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차필터 적용하여 성능 높이기
10 _ 1OpenCV필터 적용하기
10 _ 2필터 적용한 파일 데이터 획득하기
10 _ 3모델데이터 만들기
10 _ 4자율주행 자동차 주행 시작
10 _ 5자율주행 자동차 속도를 변경하여 빠르게 하기
Chapter 11 딥러닝 물체감지
11 _ 1OpenCV DNN 물체감지
11 _ 2실시간으로 물체 감지하기
11 _ 3쓰레드를 활용하여 기능 분리하기
11 _ 4자율주행 자동차에 적용하기
11 _ 5물체를 감지하여 긴급 정기 기능 추가하기
