deepThinkCar_mini
deepThinkCar 하드웨어 테스트
deepThinkCar 하드웨어 조립이 끝이 나면, deepThinkCar의 하드웨어 상태를 테스트 합니다. 테스트 해야 할 하드웨어는 다음과 같습니다.
- 뒷바퀴 구동용 DC 기어드 모터 2쌍
- 앞바퀴 조향용 서보모터
- Pi카메라
각각의 하드웨어를 테스트 하기위해 준비된 파이썬 코드를 실행해서 테스트를 합니다.
뒷바퀴 구동용 DC기어드 모터 테스트
뒷바퀴 구동용 DC기어드 모터 1쌍을 테스트하기 위해 “test_l9110_dc_motor.py” 코드를 사용합니다. 테스트를 위해서는 다음과 같이 코드를 실행을 합니다.
이 코드는 /test_code 폴더에서 실행합니다. 이 테스트는 deep-mini 키트에 모니터/마우스/키보드를 직접 연결해서 테스트 할 수도 있고, VNC를 연결해서 테스트 할 수도 있습니다.
$python3 test_l9110_dc_motor.py
이 코드를 실행했을 때, DC모터가 20% -> 40% -> 60% -> 80% -> 100% 속도의 순서로 바퀴가 회전을 하면 정상입니다.
앞바퀴 조향용 서보모터
앞바퀴 조향용 서보모터를 테스트하기 위해 “test_servo_angle_control.py” 코드를 사용합니다. 테스트를 위해서는 다음과 같이 코드를 실행을 합니다.
이 코드는 /test_code 폴더에서 실행합니다. 이 테스트는 deep-mini 키트에 모니터/마우스/키보드를 직접 연결해서 테스트 할 수도 있고, VNC를 연결해서 테스트 할 수도 있습니다.
$python3 test_servo_angle_control.py
이 코드를 실행했을 때, 서보모터가 150도 -> 90도 -> 30도 이렇게 반복 동작합니다.
Pi 카메라
Pi 카메라를 테스트하기 위해 “test_opencv_video.py” 코드를 사용합니다. 테스트를 위해서는 다음과 같이 코드를 실행을 합니다.
이 코드는 /test_code 폴더에서 실행합니다. 이 테스트는 deep-mini 키트에 모니터/마우스/키보드를 직접 연결해서 테스트 할 수도 있고, VNC를 연결해서 테스트 할 수도 있습니다.
$python3 test_opencv_video.py
이 코드를 실행했을 때, 카메라 윈도 창이 열리고 카메라 영상이 디스플레이 되면 정상입니다. 테스트를 종료하려면 카메라 영상이 디스플레이 되는 윈도에서 ‘q’키를 입력합니다.
앞바퀴 칼리브레이션
deep-mini 자율차키트는 기계적으로 아주 정밀한 제품이 아닙니다. 따라서 제품마다 공차가 있습니다. 특히 앞바퀴는 조립이 끝난 후, 서보의 각도를 보정해 주는 칼리브레이션을 해야 합니다. 칼리브레이션은 /test_code 폴더에 “calibration.py”을 실행합니다. 다른 테스트와 달리 키트에 모니터/키보드/마우스를 연결해서 진행하는 것보다 VNC를 연결해서 테스트 해야 합니다. 테스트 방법은 다음과 같습니다.
- VNC를 사용하여 deep-mini를 사용자 PC에 연결합니다.
- deep-mini를 트랙 바닥에 놓습니다.
- /test_code 폴더에 있는 “calibration.py” 코드를 실행합니다. 이 코드는 deep-mini를 2m 정도 직진하게 합니다.
$python3 calibration.py
- 이때 deep-mini가 직진을 하는지 좌우로 치우치는지 확인 합니다. 키트가 한쪽으로 심하게 치우치면 “calibration.py”코드에서 “offset” 변수의 숫자를 조종합니다.
from adafruit_servokit import ServoKit
import RPi.GPIO as IO
import time
# offset value
offset = 1
링크
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라즈베리파이 소프트웨어 설치 및 셋업
deepThinkCar-mini 조립
deepThinkCar-mini 라즈베리파이 VNC 환경 구축
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1단계 OpenCV 차선인식 주행
2단계 차선인식 데이터 라벨링
3단계 딥러닝 트레이닝
4단계 딥러닝 차선인식 주행
5단계 딥러닝 오브젝트 디텍팅 주행