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Jetbot-AI机器人教程-目标追踪

Jetbot-AI机器人教程-目标追踪

说明:

  • 介绍如何实现目标追踪
  • 在这个例子中,我们将让JetBot使用能够检测普通对象(如人,杯和狗)的预训练模型跟踪对象。
  • 在这样做时,JetBot将运行示例3中的碰撞避免模型,以确保它保持安全!

步骤:

  • 界面

请输入图片描述

  • 通过导航到http://<jetbot_ip_address>:8888连接到您的机器人

  • 通过选择Kernel -> Shutdown All Kernels...关闭所有其他正在运行的笔记本...

  • 导航到~/Notebooks/object_following/

  • 将预先训练好的ssd_mobilenet_v2_coco.engine模型上传到此文件夹

  • 还要确保示例3中的防碰撞模型在~/Notebooks/collision_avoidance中

  • 打开并跟随live_demo.ipynb笔记操作

  • 开始谨慎,给JetBot足够的空间来移动

  • 需要注意的时候,本章程序需要用到上一章自主避障中建立的模块,小车需要再同一个环境中进行

  • 运行下面的代码之前,需要将检测对象放到摄像头前面。运行程序后会输出检测到的coco对象。没有检测到对象则输出空数据[[ ]]。输出信息通过查表可知检测到了苹果,苹果的ID为53。如果同时检测到多个对象则输出多个信息。

detections = model(camera.value)

print(detections)
  • 运行程序后输出如图所示,被检测到的物体周围画着蓝色的方框,目标对象(jetbot跟随目标)将显示绿色边框

  • 你可以适当调小speed和turn gain的值,避免jetbot运行速度太快

  • 当jetbot检测到目标是会转向目标,如果被障碍物挡住jetbot会左转

视频:

  • http://www.youtube.com/watch?v=MBUEbU9Q6wg

变得更聪明:

  • 收集更多的防撞数据
  • 尝试不同的神经网络架构(torchvision包有很多!)
  • 修改新任务的碰撞避免示例(即:cat / no cat。如果cat然后运行)

更多尝试:

  • 修改您自己项目的碰撞避免示例
  • 尝试使用Jetson Nano的一些新硬件。
  • 使用Jetson GPIO和Adafruit Blinka很容易

演示视频

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标签: jetbot-ai机器人教程