本文介绍智能小车自动驾驶的完整流程的大致介绍

完成这项任务，需要用户拥有必要的时间和精力，并且想要自己跑起小车的决心 (相信我这很重要)

可以先看下交互过程的图片

ascend-devkit: 华为昇腾AI开发者套件工具与样例代码仓 - Gitee.com

想跑起自动驾驶，大致流程如下：

准备硬件 - 硬件组装 - 准备环境 - 手动控制运行 - 采集图片 - 图片标注 - 模型训练 - 模型迁移 - 运行调试

其中准备硬件 - 硬件组装 - 准备环境 - 手动控制运行 在文档中都有很详细的说明，这里从采集图片开始

外观结构-样例介绍-智能车应用开发指南-...-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

手动控制过程中，根据键位，可以控制小车移动与拍照

手动控制小车-快速体验-智能车应用开发指南-...-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

小车运行场景选择在室内，场景与光线亮度固定。采集图片沿着整个运行路径均匀采集

转弯等非直线操作的部分的，图片拍摄从识别到目标到转弯操作开始之前的图片，转弯过程到转弯结束的图片不需要。

另外需要注意小车视角，正向与偏转一定范围内的数据均需要采集，用于训练小车行进过程中的矫正

采集完成图片后，图片要手动分为两类：转弯前+转弯过程 和 直线过程

直线过程的图片，使用官方提供的直线标注工具，只需要标注地图中的直线，弯道线不标

src/E2E-Sample/Car/auto_label_tool · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

再用官方提供的巡线训练脚本+模型转换命令，训练与转模型

src/E2E-Sample/Car/Lane-Follow-Train · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

转弯过程的图片，使用模型适配工具，选择检测模型进行标注

标注标签名可以参考当前样例使用的标签：左转、右转、调头、停止

     

模型适配工具训练生成的模型，按照模型适配工具使用的指导，转成对应模型

之后，将训练好的两个模型，按要求改名字，放到目标文件夹

之后修改代码，(如果自定义了标签的话)修改成实际检测到的标志/标签

src/E2E-Sample/Car/python/src/models/yolov5.py · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

先调试循迹过程，修改偏转角度与小车矫正幅度的参数

src/E2E-Sample/Car/python/src/scenes/lane_following.py · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

小车直线循迹没有问题之后，再调试识别到各种检测目标时，触发动作的时间

src/E2E-Sample/Car/python/src/scenes/helper.py · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

再调节动作的流程具体参数

src/E2E-Sample/Car/python/src/actions/complex_actions.py · 华为昇腾社区/ascend-devkit - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

小车转弯与直线都顺利运行，那完整的小车驾驶就没问题了