JetRacer: Spurführung mit künstlicher Intelligenz

Abb. 1: JetRacer AI Pro von Waveshare

Autor: Evrard Leuteu
Art: Projektarbeit
Starttermin: TBD
Abgabetermin: TBD
Betreuer: Prof. Schneider

Aufgabenstellung

1. Einarbeitung in das bestehende Framwework
2. Optimierung der KI für den Rundkurs im Labor Autonome Systeme (Geschwindigkeit, Robustheit).
3. Optimierung des Reglers (z. B. PD-Regler)
4. Nutzung von MATLAB zum Anlernen des Jetson Nano.
5. Drive the JetRacer in the right lane counterclockwise with the gamepad controller. Limit the speed via Software to a maximum (e. g. 1 m/s).
6. Take a video while driving a lap with MATLAB^® using a MATLAB^®-script.
7. Load the pretrained NN.
8. Train the pretrained NN with MATLAB^® with a MATLAB^®-App (GUI) by clicking the desired path in the images.
9. Option: Use classic lane tracking algorithms to teach the NN automatically.
10. Write a PD-contoller that uses the NN to drive in the right lane. Program this in MATLAB^® and let it run on the JetRacer-GPU using GPU Coder.
11. Goal: the car should drive autonomously several laps in the right lane as fast as possible.
12. Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand im HSHL-Wiki

Anforderungen

Das Projekt erfordert Vorwissen in den nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen müssen Sie sich diese Kenntnisse anhand im Rahmen der Arbeit anhand von Literatur/Online-Kursen selbst aneignen.

• Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz/Deep Learning
• Programmierung in C++, Python
• Dokumentenversionierung mit SVN

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

• Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
• Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll - Live Gespräch mit Prof. Schneider
• Projektvorstellung im Wiki
• Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
• Tägliche Dokumentation der geleisteten Arbeitsstunden
• Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
• Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit

SVN-Repositorium

• SVN-Repositorium

Getting started

Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel

• Siddiquy, T.: Automated lane following of a Waveshare JetRacer with artificial intelligence. Bachelorarbeit
  
• Kamal, A.: JetRacer: Optimierung der Streckenführung. Projektarbeit
• Gantt Diagramm erstellen
• Tipps zum Schreiben eines Wiki-Artikels
• PAP Designer Einstieg
• Einführung in SVN

Mögliche Folgethemen

• Kreuzungserkennung
• Vorfahrterkennung
• Hinderniserkennung und Umfahrung
• Schildererkennung

Nützliche Artikel

• Deep Learning with MATLAB, NVIDIA Jetson, and ROS
• NVidia: JetRacer
• formulaedge.org
• Waveshare Wiki
• FAQ: Matlab to control jetracer(jetson nano tx1) motor
• Towards Autonomous Driving with Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development
• Lane Detection in ROS 2 Using Deep Learning with MATLAB
• Train DQN Agent for Lane Keeping Assist
• Build Neural Networks for Self-Driving Cars with MATLAB
• DLI Training: Deep Learning for Autonomous Vehicles
• Machine Learning with Simulink and NVIDIA Jetson
• Comparative Transfer Learning Models for End-to-End Self-Driving Car
• Multi-task deep learning with optical flow features for self-driving cars
• Train DQN Agent for Lane Keeping Assist
• Real-Time End-to-End Self-Driving Car Navigation
• Hello AI World
• Jetson AI Courses and Certifications
• NVIDIA Developer Forums
• ChatGPT Anleitung für einen Lane Following Algorithmus

Literatur

Schreiber, C.: KI-gestützte „Follow-Me“-Funktion am Beispiel des JetRacer. Mittweida, Hochschule Mittweida – University of Applied Sciences, Fakultät Ingenieurwissenschaften, Masterarbeit, 2023. URL: [1]

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