JetRacer: Spurführung mit künstlicher Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 23. September 2024, 16:36 Uhr

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

Einführung

Aufgabenstellung

Einarbeitung in das bestehende Framwework
Optimierung der KI für den Rundkurs im Labor Autonome Systeme (Geschwindigkeit, Robustheit).
Optimierung des Reglers (z. B. PD-Regler)
Nutzung von MATLAB zum Anlernen des Jetson Nano.
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).
Take a video while driving a lap with MATLAB^® using a MATLAB^®-script.
Load the pretrained NN.
Train the pretrained NN with MATLAB^® with a MATLAB^®-App (GUI) by clicking the desired path in the images.
Option: Use classic lane tracking algorithms to teach the NN automatically.
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.
Goal: the car should drive autonomously several laps in the right lane as fast as possible.
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

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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 * [https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/2072946-matlab-to-control-jetracer-jetson-nano-tx1-motor/?s_tid=ans_lp_feed_leaf FAQ: Matlab to control jetracer(jetson nano tx1) motor]
 * [https://arxiv.org/html/2404.06229v1 Towards Autonomous Driving with Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development]
+* [https://www.mathworks.com/help/ros/ug/lane-detection-in-ros2-using-deep-learning-with-matlab.html Lane Detection in ROS 2 Using Deep Learning with MATLAB]
+* [https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-dqn-agent-for-lane-keeping-assist.html Train DQN Agent for Lane Keeping Assist]
+* [https://developer.nvidia.com/blog/build-neural-networks-for-self-driving-cars-with-matlab/ Build Neural Networks for Self-Driving Cars with MATLAB]
 == Literatur ==