≪라즈베리파이 5로 배우는 AI 인공지능 자율주행 자동차 (3판 전면 개정)≫ 최신 Raspberry Pi OS 기준으로 실습 환경 전면 개정하여 새롭게 출간하였다.

3판 전면 개정판의 주요 개정 내용은 다음과 같다.

- 라즈베리파이 5와 최신 Raspberry Pi OS 기준으로 실습 환경 전면 개정

- 최신 OS 환경에 맞춰 예제 소스와 실행 방법 업데이트

- 구글 코랩 기반 AI 학습 방식을 PC 직접 학습 방식으로 변경

- 데이터 수집, 모델 학습, 자율주행 적용 과정을 실전형 흐름으로 재구성

- 라즈베리파이 5의 향상된 성능을 활용한 영상 처리 및 AI 자율주행 실습 강화

- 최신 라이브러리 환경에 맞춰 설치 과정과 오류 발생 가능성을 최소화

- 초보자도 따라 하기 쉽도록 개발 환경 구축과 학습 과정을 단계별로 보완

 

『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』 3판의 핵심은 데이터 획득, 모델 생성, 모델 적용 후 인공지능 자율주행이다!

이 책은 다음 6단계의 과정을 통해 자율주행 자동차를 완성시키고 성능 향상과 물체 감지 등 인공지능 딥러닝을 라즈베리파이를 이용해 직접 실습해볼 수 있도록 구성하였다.

- 1단계 : 자율주행 자동차 만들고 원격 조정하기

- 2단계 : 데이터 모으기

- 3단계 : 데이터 학습시키기

- 4단계 : 학습 데이터 적용시키기

- 5단계 : 인공지능 딥러닝 자율주행 자동차 완성시키기

- 6단계 : 자율주행 성능 높이고 물체 감지하기)

 

예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고하고, 실습 준비물 및 실습 키트는 별매품이며 구매처 정보는 6쪽을 참조한다.

[목 차]
  

Chapter 01 인공지능 자율주행 자동차 개요

01_1 자율주행 자동차 개요

01_2 라즈베리파이

 

Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및 원격 개발환경 구성

02_1 AI 인공지능 자율주행 자동차 조립하기

02_2 라즈베리파이 이미지 설치

02_3 자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기

02_4 파이썬 가상환경 및 라이브러리 설치

 

Chapter 03 자동차의 기본기능 익히기

03_1 LED로 전조등 구현해보기

03_2 버튼 입력받기

03_3 부저로 경적기능 구현하기

03_4 모터를 구동하여 자동차 움직이기

03_5 스위치를 입력 받아 자동차 조종해보기

 

Chapter 04 자동차 무선 조종 기능 만들기

04_1 블루투스 시리얼 통신으로 데이터 주고받기

04_2 시리얼 데이터 분석하여 명령어 해석하기

04_3 쓰레드를 활용하여 통신기능 분리하기

04_4 블루투스 시리얼 통신으로 조종하는 자동차 만들기

04_5 스위치를 이용하여 비상정지 기능 만들기

04_6 이동방향 LED로 표시하기

04_7 부저를 이용하여 경적기능 추가하기

04_8 라즈베리파이 부팅 시 자동으로 코드 실행하기

 

Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 OpenCV 활용

05_1 OpenCV에서 사용할 수 있는 카메라 라이브러리 만들기

05_2 OpenCV를 이용한 영상 확인

- 카메라의 영상 뒤집기

05_3 OpenCV 라인트레이서 자동차 만들기

 

Chapter 06 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 데이터 획득

06_1 OpenCV를 활용한 키보드 입력

06_2 모델 학습을 위한 이미지 보정

06_3 OpenCV 이미지 저장하기

06_4 조종기능을 추가하여 실제 데이터 학습하기

06_5 학습된 데이터를 압축하여 라즈베리파이에서 PC로 이동하기

 

Chapter 07 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 생성

07_1 윈도우에 thonny IDE 설치

07_2 파이썬 가상환경 구성 및 라이브러리 설치

- 가상환경 구성

- 라이브러리 설치

 

07_3 자율주행 자동차 학습모델 생성하기

- video.zip 파일 압축풀기

- 라이브러리 설치 확인

- 데이터 불러오기

- 조향각의 분포 확인

- 학습 데이터와 검증 데이터 분리

- 이미지 읽어오기 및 정규화

- NVIDIA 모델 구성

- 학습 데이터 생성

- 모델 학습

- 결과 확인

 

Chapter 08 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 적용 후 자율주행

08_1 tensorflow, keras 딥러닝 라이브러리 설치

08_2 학습파일 라즈베리파이로 불러와서 테스트하기

08_3 예측한 결과를 바탕으로 자동차의 이동방향 결정

08_4 딥러닝 자율주행 자동차 자율주행

 

Chapter 09 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 요약설명

09_1 개발환경 구성

09_2 자동차를 조종하여 학습 데이터 획득

09_3 PC에서 데이터 학습

09_4 데이터 적용하여 자율주행

 

Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차 필터 적용하여 성능 높이기

10_1 OpenCV 필터 적용하기

10_2 필터 적용한 파일 데이터 획득하기

10_3 모델 데이터 만들기

10_4 자율주행 자동차 주행

10_5 자율주행 자동차 속도 변경하여 빠르게 하기

 

Chapter 11 딥러닝 물체감지

11_1 OpenCV DNN 물체감지

11_2 실시간으로 물체 감지하기

11_3 쓰레드를 활용하여 기능 분리하기

11_4 자율주행 자동차에 적용하기

11_5 물체를 감지하여 긴급정지 기능 추가하기