라즈베리파이 5 기반으로 전면 업그레이드한 『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』 개정판 책의 핵심은 데이터 획득, 모델 생성, 모델 적용 후 인공지능 자율주행이다!

『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』개정판은 기존의 라즈베리파이 4 기반에서 라즈베리파이 5 기반으로 전면 업그레이드하였다. 개정판 책은 6단계(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)의 과정을 통해 자율주행 자동차를 완성시키고 성능 향상과 물체 감지 등 인공지능 딥러닝을 라즈베리파이를 이용해 직접 실습해볼 수 있도록 구성하였다. 예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고하고, 실습 준비물 및 실습 키트 구매처 정보는 6쪽을 참조한다.

Chapter 01 인공지능 자율주행 자동차 개요

01 _ 1자율주행 자동차 개요
01 _ 2라즈베리파이

Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및 원격 개발환경 구성

02 _ 1AI 인공지능 자율주행 자동차 조립하기
02 _ 2라즈베리파이 이미지 설치
02 _ 3자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기
02 _ 4파이썬 가상환경 및 라이브러리 설치

Chapter 03 자동차의 기본기능 익히기

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 조종 기능 만들기

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 비상정지 기능 만들기
04 _ 6이동방향 LED로 표시하기
04 _ 7부저를 이용하여 경적기능 추가하기
04 _ 8라즈베리파이 부팅시 자동으로 코드 실행하기
아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법

Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 - OpenCV 활용

05 _ 1OpenCV에서 사용할 수 있는 카메라 라이브러리 만들기
05 _ 2OpenCV를 이용한 영상 확인
카메라의 영상 뒤집기
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
1. 하드웨어 가속기 GPU 사용여부 확인
2. 구글 드라이브 마운트
3. 압축 풀기
4. 라이브러리 불러오기
5. 데이터 불러오기
6. 조향각의 분포를 확인
7. 학습데이터와 검증데이터를 분리
8. 이미지 읽어오기 및 정규화
9. nvidia 모델구성
10. 학습데이터 생성
11. 모델 학습(5~30분 가량 소요)
[인공지능자동차데이터] 폴더의 경로 복사 방법

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 - 요약설명

09 _ 1개발환경 구성
09 _ 2자동차를 조종하여 학습 데이터를 획득
09 _ 3코랩에서 데이터 학습
09 _ 4데이터 적용하여 자율주행

Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차 필터 적용하여 성능 높이기

10 _ 1OpenCV 필터 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