Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems
Tom 13 (2020): Zeszyt 1 (January 2020)
Otwarty dostęp
1/10th scale autonomous vehicle based on convolutional neural network
Avishkar Seth
Avishkar Seth
,
Alice James
Alice James
oraz
Subhas C. Mukhopadhyay
Subhas C. Mukhopadhyay
| 25 sie 2020
International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems
Tom 13 (2020): Zeszyt 1 (January 2020)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Article Category:
Research-Article
Data publikacji:
25 sie 2020
Zakres stron:
1 - 17
Otrzymano:
26 lip 2020
DOI:
https://doi.org/10.21307/ijssis-2020-021
Słowa kluczowe
Autonomous vehicle
,
Convolutional neural network
,
Raspberry pi 4
,
Ultrasonic sensor
,
Camera
© 2020 Avishkar Seth published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Figure 1:
Picture of the individual vehicle hardware components used in the system.
Figure 2:
Complete system circuit diagram.
Figure 3:
CAD design for the laser cut base plate implemented on Autodesk Fusion 360 (left) and the base plate placed on the vehicle chassis (right).
Figure 4:
CAD design for the tower type case implemented on Autodesk Fusion 360 (left) and the physical PLA material 3D printed case (right).
Figure 5:
The overview of the software message queue of the system (vehicle state).
Figure 6:
Windows host PC installation steps.
Figure 7:
Software configuration steps for the Raspberry Pi 4 setup.
Figure 8:
Screenshot of the camera code configuration and sample 160 × 120 pixels image from the vehicle on board camera.
Figure 9:
Screen capture of the I2C detected on the Rpi terminal.
Figure 10:
The Localhost web interface (screen capture) to control the vehicle.
Figure 11:
The complete assembly of the vehicle hardware system.
Figure 12:
The code snippet program of the motor calibration.
Figure 13:
The steering servo and PWM working principle.
Figure 14:
Table generated for steering Angle and PWM equivalent values.
Figure 15:
The custom-built indoor track design and its implementation.
Figure 16:
A sample training dataset from the track training.
Figure 17:
Training data model loss graph.
Figure 18:
The car algorithm flowchart.
Figure 19:
Training and autopilot steering angle histogram graph plot analysis.
No.
Convolution filters
Strides
FC layers
Parameters
Loss
1
12 × 3 × 3, 18 × 3 × 3, 24 × 3 × 3, 36 × 3 × 3
3,2,2,1
900, 246, 32
1,100k
0.098543