在嶄新的汽車時(shí)代門檻前，通往未來的道路不再僅由瀝青鋪就，還承載著人工智能（AI）的無限可能和突破性的創(chuàng)造力。

在現(xiàn)實(shí)世界中駕駛頗具挑戰(zhàn)，因?yàn)榭赡軙?huì)發(fā)生各種意外事件。正因如此，打造一輛真正安全的自動(dòng)駕駛汽車，遠(yuǎn)非簡(jiǎn)單地“構(gòu)建一個(gè)擁有眾多編程規(guī)則的高級(jí)機(jī)器人”那么簡(jiǎn)單；它要求機(jī)器能夠“學(xué)習(xí)”如何應(yīng)對(duì)意外情況。

盡管這一點(diǎn)仍遠(yuǎn)未達(dá)到完美，但人工智能的持續(xù)進(jìn)步使其成為可能。人工智能的發(fā)展推動(dòng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜算法的研發(fā)。這些系統(tǒng)能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，識(shí)別復(fù)雜模式，并實(shí)時(shí)做出決策，使自動(dòng)駕駛汽車的處理能力日益接近人類的感知和反應(yīng)水平。

在本榜單中，我們精選了一些基于多種開發(fā)板的優(yōu)秀DIY自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目。它們難度各異，無論你是初次探索自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域，還是希望學(xué)習(xí)新項(xiàng)目提升技能，都能找到合適的挑戰(zhàn)。

不過，在開始之前，讓我們先了解一些關(guān)于自動(dòng)化的重要知識(shí)，以及在著手這些挑戰(zhàn)前你需要考慮的事項(xiàng)。準(zhǔn)備好了嗎？出發(fā)！

既然我們討論的是適應(yīng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境的項(xiàng)目，那么了解根據(jù)汽車工程師學(xué)會(huì)（SAE）劃分的不同自動(dòng)化級(jí)別將大有好處。這些級(jí)別包括：

0級(jí) - 無自動(dòng)化：車輛無自動(dòng)化功能。駕駛員負(fù)責(zé)所有駕駛?cè)蝿?wù)，包括轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)和決策。

1級(jí) - 駕駛輔助：車輛可能配備駕駛輔助系統(tǒng)，如自適應(yīng)巡航控制或車道保持輔助。但駕駛員必須時(shí)刻保持警惕，隨時(shí)準(zhǔn)備接管控制。

2級(jí) - 部分自動(dòng)化：車輛能夠同時(shí)控制轉(zhuǎn)向、加速和制動(dòng)，如高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)。但駕駛員必須雙手放在方向盤上，隨時(shí)準(zhǔn)備接管控制。

3級(jí) - 有條件自動(dòng)化：車輛在某些條件或環(huán)境下（如高速公路上）能夠自主駕駛。當(dāng)系統(tǒng)請(qǐng)求時(shí)，駕駛員必須接管控制，但在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，駕駛員可以從事與駕駛無關(guān)的活動(dòng)。

4級(jí) - 高度自動(dòng)化：車輛能夠在多種條件和場(chǎng)景下自主駕駛，如地理圍欄區(qū)域內(nèi)（如城市區(qū)域或共享汽車區(qū)域）。駕駛員無需時(shí)刻在場(chǎng)，系統(tǒng)能夠在無需人工干預(yù)的情況下處理復(fù)雜場(chǎng)景的駕駛?cè)蝿?wù)。

5級(jí) - 完全自動(dòng)化：車輛完全自主駕駛，無需駕駛員干預(yù)。無需方向盤、踏板或手動(dòng)控制裝置，車輛能夠在任何條件下無需人類駕駛員在場(chǎng)的情況下行駛。

了解了不同自動(dòng)化級(jí)別的概述后，讓我們來看看在選擇項(xiàng)目前你需要考慮哪些因素。

注意事項(xiàng)

先停下腳步，仔細(xì)閱讀！

如果你打算涉足自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域，并希望復(fù)制一個(gè)涉及玩具車或機(jī)器人套件的項(xiàng)目，那么采取周密且知情的策略至關(guān)重要。雖然本文列出的想法可能乍一看似乎簡(jiǎn)單直接，但它們?yōu)槟闾剿魅斯ぶ悄芎蜋C(jī)器人技術(shù)的先進(jìn)概念提供了獨(dú)特的機(jī)會(huì)。

以下是一些重要的注意事項(xiàng)，幫助你順利開始項(xiàng)目并最大化成功機(jī)會(huì)：

明確目標(biāo)：在開始之前，明確你希望通過項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)什么目標(biāo)。你是對(duì)了解自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)知識(shí)感興趣？還是希望開發(fā)一個(gè)具備對(duì)象識(shí)別和路線規(guī)劃等高級(jí)功能的更復(fù)雜系統(tǒng)？明確愿景將有助于指導(dǎo)你的硬件和軟件選擇。

選擇合適的套件或汽車：選擇合適的機(jī)器人套件或玩具車是關(guān)鍵步驟。確保你選擇的模型與你打算使用的工具和組件兼容。對(duì)于初學(xué)者來說，擁有良好文檔和社區(qū)支持的機(jī)器人套件將大有裨益，而改裝玩具車則提供了一種更加個(gè)性化和實(shí)驗(yàn)性的方法。

投資高質(zhì)量組件：為了獲得滿意的結(jié)果，選擇能夠確保可靠性能的高質(zhì)量組件。攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波傳感器等外圍設(shè)備，以及執(zhí)行器和控制器，在構(gòu)建有效的自主系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。傳感器的準(zhǔn)確性和執(zhí)行器的穩(wěn)健性將影響車輛的精確導(dǎo)航能力。

有些項(xiàng)目極具挑戰(zhàn)性——你能勝任嗎？

學(xué)習(xí)并實(shí)驗(yàn)人工智能算法：實(shí)施人工智能算法是任何自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目的核心。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理和路徑規(guī)劃算法等技術(shù)。使用流行的庫(kù)和框架，如TensorFlow、OpenCV和機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS），以簡(jiǎn)化集成和實(shí)驗(yàn)過程。

迭代開發(fā)與測(cè)試：從基本原型開始，在受控環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，然后再進(jìn)入更復(fù)雜的場(chǎng)景。在測(cè)試過程中收集數(shù)據(jù)對(duì)于微調(diào)和改進(jìn)算法以及車輛性能至關(guān)重要。根據(jù)需要審查和修改你的方法。

與社區(qū)互動(dòng)：參與與機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)駕駛汽車相關(guān)的在線論壇可以提供寶貴的見解和支持。分享你的經(jīng)驗(yàn)可以幫助你解決問題、獲取建議，并了解最新趨勢(shì)和技術(shù)。

考慮倫理和安全問題：即使對(duì)于小型項(xiàng)目，考慮倫理和安全影響也很重要。確保你的項(xiàng)目不僅功能正常，而且以安全、負(fù)責(zé)任的方式運(yùn)行。注意傳感器收集的數(shù)據(jù)的隱私問題以及車輛的操作安全性。

遵循這些指南并采取細(xì)致入微的方法，你將能夠創(chuàng)建一個(gè)創(chuàng)新且有效的自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目。記住，開發(fā)之旅既是挑戰(zhàn)也是學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)——利用每一步來擴(kuò)展你的技能并探索新的可能性。

JetAuto ROS機(jī)器人

JetAuto提供的清晰且富有教育意義的教程也使初學(xué)者能夠輕松上手，同時(shí)提供了一個(gè)由Jetson Nano驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜機(jī)器人技術(shù)平臺(tái)。

支持機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS），用戶可以預(yù)檢查運(yùn)動(dòng)算法，避免昂貴的錯(cuò)誤，并通過rviz（一個(gè)在測(cè)試機(jī)器人編程和行為時(shí)準(zhǔn)確復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界的虛擬環(huán)境）可視化整個(gè)導(dǎo)航過程。

與激光雷達(dá)和深度攝像頭的集成尤其值得注意。借助這些技術(shù)，JetAuto能夠快速準(zhǔn)確地執(zhí)行同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）。這意味著，即使在陌生環(huán)境中，機(jī)器人也能巧妙地規(guī)劃路徑，避開障礙物，并實(shí)時(shí)調(diào)整路線以實(shí)現(xiàn)自主駕駛并克服意外情況。

得益于眾多高級(jí)功能，從這個(gè)平臺(tái)可以學(xué)到很多東西，它還可以進(jìn)行交互、識(shí)別手勢(shì)、接收語音命令，甚至識(shí)別面部表情。

起價(jià)約400美元，這個(gè)平臺(tái)是教育AI項(xiàng)目的絕佳選擇，因?yàn)樗部梢耘c其他開發(fā)板（如Jetson Orin Nano或Raspberry Pi 5）一起使用——只需確保指定你將使用的開發(fā)板以選擇合適的套件。

難度：初學(xué)者

設(shè)計(jì)者：Hiwonder

項(xiàng)目頁面：JetAuto ROS Robot、GitHub、Hackster（評(píng)測(cè)）

核心組件：SBC（Raspberry Pi 5、Jetson Nano、Jetson Orin Nano）、智能伺服、激光雷達(dá)、4個(gè)車輪、陽極氧化金屬支架、3D深度攝像頭、7英寸LCD屏幕（可選）

Deep PiCar

Deep PiCar是自動(dòng)駕駛汽車的小型復(fù)制品，使用樹莓派作為測(cè)試和開發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)。

受Nvidia的DAVE-2啟發(fā)，Deep PiCar采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行實(shí)時(shí)感知和控制任務(wù)。車輛配備廣角USB攝像頭和Google Edge TPU加速器，能夠快速處理機(jī)器學(xué)習(xí)推理，這對(duì)于自主導(dǎo)航至關(guān)重要。

這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是探索樹莓派通過深度學(xué)習(xí)支持自主車輛控制的能力。項(xiàng)目涉及組裝機(jī)器人套件、安裝OpenCV和TensorFlow等軟件，以及配置電子組件和電機(jī)。

汽車經(jīng)過訓(xùn)練可以識(shí)別交通標(biāo)志、檢測(cè)行人，并對(duì)特定路況做出反應(yīng)，如在紅綠燈處停車或根據(jù)標(biāo)志調(diào)整速度。

該套件已更新，最新版本PiCar-X售價(jià)約90美元。這個(gè)新套件與Raspberry Pi Zero、3B、3B+、4和5兼容，并且有多個(gè)教程可供參考。

難度：中級(jí)

設(shè)計(jì)者：SunFounder

項(xiàng)目頁面：Instructables、GitHub

核心組件：Raspberry Pi（Zero W、Zero 2 W、3B、3B+、4或5）、Google Edge TPU協(xié)處理器、USB攝像頭、HDMI適配器

DIY AI自動(dòng)駕駛汽車

這個(gè)項(xiàng)目仍在進(jìn)行中，但如果你正在尋找一個(gè)更具挑戰(zhàn)性的冒險(xiǎn)，即在一個(gè)比例模型上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，同時(shí)摸索算法，那么這個(gè)項(xiàng)目可能會(huì)很有趣。

汽車包括兩個(gè)攝像頭：一個(gè)配備廣角鏡頭的120萬像素?cái)z像頭，以及一個(gè)可以確定其他物體距離的立體攝像頭。它還配備了距離傳感器——可以是Sharp紅外傳感器或VL53L0激光測(cè)距模塊。

為了避免戶外測(cè)試，設(shè)計(jì)師創(chuàng)建了一個(gè)跑步機(jī)，用于控制和導(dǎo)航測(cè)試。

設(shè)計(jì)師還提供了大量相關(guān)部件的設(shè)計(jì)和3D打印技巧。如果你的打印機(jī)無法勝任任務(wù)，Craftcloud值得考慮。無論如何，都有大量STL文件可供復(fù)制，如果需要比PLA提供的強(qiáng)度更高，建議選擇ABS、PETG或尼龍。

目前，僅分享了項(xiàng)目硬件部分的范圍。在第64步（是的，這是一個(gè)非常詳細(xì)的教程）中，作者解釋說，與其他模型使用激光雷達(dá)不同，他選擇使用攝像頭結(jié)合Google Coral單元來高速檢測(cè)車道線、交通標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他物體，類似于特斯拉的方法。這只是提到的幾個(gè)方面之一，可以幫助創(chuàng)作者進(jìn)一步開發(fā)這個(gè)項(xiàng)目的軟件部分。

難度：專家

設(shè)計(jì)者：jmoreno555

項(xiàng)目頁面：Instructables、GitHub

核心組件：HSP 94123套件、Raspberry Pi 4、Wemos D1 R32、Google Coral USB、120萬像素?cái)z像頭、立體攝像頭、Sharp紅外傳感器或VL53L0激光器

原文地址：

https://all3dp.com/2/self-driving-car-projects-arduino-raspberry-pi/