【AI挑战赛第三轮】基于AI 视觉传感器制作的自动驾驶系统 简单

拿到二哈已经有一段时间了，刚到手就被它的功能所惊艳到了，把它的六大功能也逐个试过，惊叹于它的识别速度和学习功能的强大。很想利用二哈来制作一个令自己满意的作品，但一则没有激光切割的条件，二来缺乏思路，所以就一直搁置了下来。直到第三轮比赛的截止时间临近。今天，看到放在家里许久未动过的MAX:bot小车，我突然有了主意，为何不用二哈给它增加一双智慧的眼睛呢？于是就有了以下的思路：

随着人工智能的飞速发展，自动驾驶技术近年来得到了飞速的发展。这个技术是一种社会进步必然的产物，它也属于人工智能里面的一种产物，成熟了以后会解放人们的双手，具有广阔的发展前景。相信不远的未来某一天，我们就不再需要学驾照了，只需要上车后告诉汽车我们的目的地，然后全程就交给汽车自动驾驶了。汽车的导航系统配合车辆内外的的各种传感器和摄像头，能够实现自动矫正方向、控制行进速度以及车辆避让和交通标识牌识别功能。

二哈识图（HuskyLens）是一款简单易用的人工智能视觉传感器，内置6种功能：人脸识别、物体追踪、物体识别、巡线追踪、颜色识别、标签(二维码)识别。仅需一个按键即可完成AI训练，摆脱繁琐的训练和复杂的视觉算法，让你更加专注于项目的构思和实现。

利用二哈的标签（二维码）识别功能，与现有交通标识牌建立关联，从而可以实现一定程度上的自动驾驶功能。

制作思路：

主要利用了Gravity: 二哈识图（HuskyLens）AI 视觉传感器的标签识别功能来模拟汽车行进中识别各种交通信号灯和标识。

过程1：

使用AI 视觉传感器来学习以下标签：

二哈可以学习存储多达35个标签。使用学习功能，逐一学习存储35个标签。为了制作作品需要，我将标签截图打印备用。训练完成后测试识别效果，速度与准确率都杆杆的！

过程2：

将二哈与max:bot连接，并将二哈用螺丝固定在max:bot上面。

有没有感觉二哈和MAX：bot小车很配呢？装上二哈以后，瞬间感觉max:bot变得更加炫酷了有木有？加装了二哈，max：bot成了这条街最亮的车车！

过程3：

制作交通标识识别牌。

本例中我虽然使用二哈学习训练了多达35种标签。但实际使用中，我仅用到了10个标签。ID从1到10.将这些标签与所对应的交通标识一起粘在一起。因为手头没有激光切割的神器，只好用瓦楞纸板和美工刀加上订书机制作了十个简易的标识牌。作工十分简陋，只好请大家凑合着看。

过程4：

使用mind+编写程序。

程序主要实现功能：

1.标签1：红灯停。

识别到标签1后小车停止，并且两侧灯带变为红色。

2.标签2：绿灯行。

识别到标签2后小车开始前行，并且两侧灯带变为绿色。

3.标签3：直行。

识别到标签3后小车开始直行，并且两侧灯带变为彩色。

4.标签4：左转。

识别到标签4后小车开始左转，并且左侧灯带绿色闪烁。

5.标签5：右转。

识别到标签5后小车开始右转，并且右侧灯带绿色闪烁。

6.标签6：限速15。

识别到标签6后小车以15的速度前行。

7.标签7：限速50。

识别到标签7后小车以50的速度前行。

8.标签8：限速80。

识别到标签8后小车以80的速度前行。

9.标签9：限速100。

识别到标签9后小车以100的速度前行。

10.标签10：鸣喇叭。

识别到标签10后小车蜂鸣器发声。

在各种功能中同时在microbit的LED上显示不同的标识，结合了灯带的不同灯光效果。

同时，利用MAXbot上的触碰开关和超声波传感器进行了避障的设计。

二哈识图（HuskyLens）共有6大功能，本例中只是使用了我个人比较喜欢的标签识别功能，其实在交通标识识别中的红绿灯也可以采用颜色识别，对方向标识也可以采用巡线追踪的功能。但切换需要一定时间，所以我就放弃了。另外，本来打算使用语音播放模块播放语音提示信息，但因为maxbot上无法使用，物联网模块也无法使用，所以功能上显得比较单一。

另外，真正的智能驾驶系统，可能需要考虑多方面的因素，对于安全性与可靠性的要求非常高，交通标识的种类也比较多。本例只是对于AI 视觉传感器在自动驾驶系统中的应用进行了模拟和探索。

欢迎各位大神提出宝贵意见！