RC카 프로젝트 파이썬 아두이노 머신러닝 딥러닝을 이용한 자율주행

파이썬과 아두이노 코딩을 통해 머신러닝 딥러닝을 이용한 AI 자율주행 RC카 프로젝트 책에 대한 서평입니다.인공지능은 4차 산업혁명의 핫 이슈인 만큼 큰 관심을 가져야 할 책이라고 생각합니다.

예제 소스 파일을 제공하고 있기 때문에 코딩을 잘 못하는 분들도 클래스 과정을 따라하는데 큰 문제는 없을 것 같네요.파이썬이나 아두이노를 배울 때 코딩 때문에 실제로 제대로 원리를 이해하지 못하는 경우가 많기 때문입니다.

인공지능 자율주행차 체험과 인공지능 자율주행차 코딩의 크게 두 파트로 학습 내용은 구성되어 있습니다.

미래 사회를 다룬 SF 영화에서 가장 흔한 장면 중 하나가 무인자동차가 아닐까요.인공지능 AI가 알아서 일정에 맞춰 장소로 이동해주기 때문에 아침에 바쁠 필요도 없습니다.

먼저 이 책을 진행하기 위해서는 파이슨과 아두이노를 설치해야 합니다.정말 간단하게 설치되니 당황스럽니? 하지 말고 구글 검색 경로를 통해 하나씩 설치하세요.

머신러닝 디플래닝을 이용한 AI 자율주행 RC카 프로젝트답게 먼저 RC카를 조립해 봅시다.

책과 함께 온 키트의 구성품을 살펴보겠습니다.먼저 RC카의 외형 테두리를 만드는 길이가 각각 다른 레고 블록과 ESP32 아두이노 보드, ESP32 아두이노 AI 보드, ESP32 캄아두이노 기판으로 나눕니다.

그리고 가동부는 K 로봇 DC 모터가 4개 들어가 있고 그에 맞는 K 로봇 바퀴가 짝을 이루고 있네요.나머지는 전력을 공급하는 18650 배터리 2개와 홀더, 모바일 배터리(3.7V/2.2A, 출력 5V/1A)가 1개 있습니다.그리고 USB-C 케이블, 스크류 드라이버, Grove 변화 케이블이 있군요.

레고 블록이 조금 심한 감은 있지만 잘 맞습니다.선 정리는 책에 나온 대로 따라하면 그렇게 어렵지 않아요.켈리로봇 모터에 붙은 선을 정리하는 요령이 의외로 재미있었어요.드라이버로 감아버렸거든요.

인공지능 자율주행차 코딩 LED 온오프

옛날에는 정말 익숙하지 않았는데, 아두이노 서평을 진행하고 있었더니 설치나 사용법에 이미 익숙해졌네요.

챕터2에서는 앞서 만든 인공지능 자율주행 RC카의 조작을 담당하는 기판을 체크합니다.모터를 제어하는 부아두이노인 ESP32-D1-R32 영상 수집을 위한 부아두이노인 ESP32-CAM까지 아두이노 AI 실드와 연결됩니다.

아두이노 개발 환경은 소프트웨어 설치 후 아두이노 패키지를 설치합니다.USB 드라이버를 설치할 때 기존에 사용하던 USB 스토리지의 드라이버와 충돌했습니다.나중에는 해결했지만 곤란해 하고 있었습니다.아두이노 스케치로 작성하면서 본격적인 컴파일 및 업로드 과정에 익숙해져야겠네요.

아두이노 개발 환경을 설치한 후 가장 먼저 해보는 것이 LED의 온오프나 간격에 의한 테스트입니다.pinMode, digitalWrite, delay 가장 기본적인 것이기 때문에 이게 잘 구현되면 나머지 동작도 잘 되거든요.

인공지능 자율주행차 코딩, DC 모터 제어

인공지능 AI 자율주행 RC카인 만큼 모터 테스트를 할 수밖에 없습니다.먼저 전원 인가 후 전체 가동 상태를 확인했을 것입니다.그다음에 왼쪽 또는 오른쪽 앞뒤 바퀴의 동작을 코딩으로 따라해보았습니다.점점 속도가 줄어들어서 멈추는게 신기하네요.

인공지능 자율주행차 코딩, DC 모터 제어

챕터4에서는 카메라 모듈과 통신하는 단계에서 ESP32 캄아두이노로 핫스팟에 접속하고 WIFI 카메라 서버에도 접속하여 명령을 주고 받습니다.특히 CNN 인공신경망 학습 파트에서의 데이터 수집과 주행 방식은 어렵지만 배울 만했습니다.

error: Content is protected !!