大家有没有遇到这种情况l298n连接樹莓派l298n后。在树莓派l298n开机的时候它好像会给电机电平。我开机的时候电机就开始转了

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       本人一直以来对无人机以及机器囚、自动驾驶感兴趣作为一个创客爱好者趁着寒假闲来无事，利用手头积攒的一些开源硬件想制作一个无人驾驶小车经历了两个礼拜嘚工作后，初步实现了车辆控制、避障、目标检测与识别、跟踪等功能本文将从总体方案、小车控制、目标检测与识别、避障方法五个方面来介绍我的工作。

      一个完整的自动驾驶智能小车至少应当包括传感器、动力机构、车载处理器以及车身结构

      车载处理器：一般涉及箌图像处理方面智能机器人都会采样高性能的处理器来做高层算法计算，如深度学习、路径规划等称之为上位机。经典的上位机有英伟達的TX2、Intel NUC等此外，还需要一个单片机去处理运动控制的计算问题驱动电机、舵机，称之为下位机为了节约成本(穷 NCS只有一个打火机大小，使用USB接口具体SDK以及使用方法可参考其。我们使用树莓派l298n进行路径规划、传感器数据读取以及控制指令输出使用movidius NCS计算神经网络，进行圖像处理

      传感器：我们使用的传感器包括一个USB摄像头，一个磁罗盘以及一个IMU模块一个超声模块。

动力结构：我们使用简单的TT马达带动車轮由于我们设计的是四轮车，为了保证动力我们采用四驱模式。使用树莓派l298n控制TT马达需要配直流电机驱动模块在这里我们选用的昰L298N。一个L298N模块可以驱动两个电机在电力供应上，采用动力系统和计算处理器分开供电的方式动力系统使用3节18650锂电池串联供电，树莓派l298n、NCS以及各种传感器使用充电宝供电

       车身结构：我们选用的是铝合金加工底盘。底盘一共有两层下层用于固定电机、轮胎以及L298N模块。此外下层还输出了固定了一个面包板。控制机构与动力机构通过面包板插线进行连接可以有效防止接线的错误。通过铜柱撑起上层底板上层底板用于固定电池盒、树莓派l298n和movidius NCS以及充电宝。传感器也被安装在上层底盘上

为了方便以后对系统进行拓展，我们选用机器人操作系统(ROS)作为我们的系统框架ROS的特点是各模块(进程)之间可以很方便地进行广播通信，共享数据目前我们的小车自主驾驶系统有五个进程：電机控制、目标检测、障碍物探测、路径规划以及运动状态解算。如果读者不了解ROS那也没关系，可以将这五个功能整合成一个大程序唯一的缺点就是不方便添加新的功能模块。

 在介绍本章之前先需要介绍一下树莓派l298n的GPIO。GPIO（GeneralPurposeI/OPorts）意思为通用输入/输出端口通俗地说，就是┅些引脚可以通过它们输出高低电平或者通过它们读入引脚的状态-是高电平或是低电平。用户可以通过GPIO口和硬件进行通信国内常见的樹莓派l298n大多为40pin，其针脚定义如下：

       使用树莓派l298nGPIO以及L298N模块驱动电机的原理可参考此外，作者自己编写的控制代码也会共享给大家代码地址为博主的(改地址目前只有部分源码，全部源码将会在本文阅读量达到100时上传)

在实现了对电机的控制后，我们可以利用车轮转速差实现轉向控制；利用转速实现速度控制为了保证控制效果，我们需要利用IMU+磁罗盘模块实现闭环控制在这里我们使用GY85模块作为传感器，该模塊包含了加速度计、陀螺仪和磁罗盘的功能树莓派l298n读取该模块的方法可参考：。利用卡尔曼滤波处理数据可得到更加精确的状态信息茬获取状态信息后，我们便可以使用PID控制器实现更加精确的控制卡尔曼滤波姿态解算以及PID控制器设计都是求助我的同学完成的，技术细節等他发布在新博客里

3.1当前检测算法的实时性问题

 随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法日渐成熟基于深度学习的目标檢测算法可以实现多目标检测，并且在性能上远超传统目标检测算法基于深度学习的目标检测算法按照框架结构可以分为非端到端检测算法以及端到端的目标检测算法。非端到端的目标检测算法大多使用卷积神经网络提取图像的特征然后通过处理特征图来得到检测框以忣物体类别。典型非端到端的算法有Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD等端到端的目标检测算法大多使用卷积神经网络直接回归检测框的大小、位置以及物体类别等參数。典型的端到端的检测算法有YOLO、YOLOv2等端到端的目标检测算法由于框架简单，一般速度比非端到端的算法更快

       由于受到预算以及载重嘚限制，博主选取的树莓派l298n+movidius NCS硬件平台的算力是有限的端到端的目标检测算法目前在GPU平台上可以实现实时检测。但是在博主的的硬件平台仩由于深度神经网络计算量太大，实时性较差为了解决基于深度学习的目标检测算法在无人机平台上运行速度较慢的问题，博主提出叻两种解决方法

Design )，其具体原理可以通过搜索论文来学习本文不再阐述。shufflenetV2从计算量和内存两个角度优化神经网络的计算过程经过作者測试，shufflenetV2 0.5x在Intel  i5-4250CPU上帧率可达140FPSYOLOV2是一种目标检测框架，其实时性好检测准确率高。更重要的是利用YOLOV2框架可以实现同一模型检测不同尺寸的输入照片，在应用时更加的灵活

       博主基于shufflenetV2的计算优化思想，使用YOLOV2框架训练了自己的目标检测模型具体细节以及代码见博主的GitHub：。该算法检測效果如下图所示其运算平台为一台处理器为i5-8250U的笔记本电脑，输入图片大小为544x544帧率约为31（CSDN不支持5M以上的GIF，请读者们原谅渣画质）

       虽嘫该算法性能很优越，但是博主最后却没能将其应用在小车上原因是因为博主的第一代movidius NCS不支持该神经网络中的一个特殊层。movidius NCS2以及其他平囼应该支持博主的网络因此博主将其写上了给大家作为参考。

Applications在该论文中提出了一种特殊的卷积形式：深度可分离卷积，利用深度可汾离卷积可以大大减少计算量具体技术细节本文不做阐述，感兴趣的读者可以去搜索资源自学SSD是一种检测速度仅次于YOLO的目标检测算法框架，性能也很优越博主参考的工作，训练了自己的模型博主将两种方法计算速度进行了对比，测试平台均为CPU为Intel i5-8250U的笔记本电脑：

           mobilenet-SSD算法其实是一个神经网络该神经网络输入是图片，输出是检测结果包括检测框形状、尺寸、位置以及目标的类别、置信度等。之前已经提箌movidius NCS是一种专门用于计算神经网络的硬件，在本文中movidius NCS是以树莓派l298n为载体的因此我们只需要将mobilenet-SSD网络转化为movidius NCS可以计算的形式，通过树莓派l298n读取摄像头获取图片然后传递给movidius NCS，在movidius NCS中运行mobilenet-SSD并返回结果给树莓派l298n即可

NCS可以识别的神经网络文件。SDK的安装以及使用方法在官方网站中有很詳细的说明为方便广大读者，博主的中已经上传好了graph文件以及调用graph文件实现检测的python源码