基于神经网络模型和树莓派的自动驾驶小车项目源代码。小车使用arduino，树莓派等硬件模块，采用摄像头，并使用神经网进行路径识别的自动驾驶。主要设计方法如下，先用arduino、树莓派和摄像头等模块搭建小车。再用树莓派摄像头采集到的图片通过局域网发送到上位机。上位机保存图像，处理后得到训练集。接着，在电脑上训练神经网络模型。得到模型后，运行自动驾驶程序，摄像头捕获图片，上位机接收图像，加载训练模型，解算图像得出控制参数，通过蓝牙发送给arduino，控制小车。 在采集数据的过程中，要保证树莓派和上位机连在同一个网段下。分别运行下面两个代码在上位机端和树莓派端。收集训练数据制作数据集的代码路径如下：上位机端运行的代码：collect_training_data3.py 树莓派端运行的代码：stream_client.py运行训练算法模型的程序，我们就可以将MLP模型通过搜集好的训练数据，在上位机上训练了，执行训练程序后，就可以完成训练，得到参数模型了。训练模型的代码mlp_training.py 训练之后，就可以得到mlp在我们获取的数据集的参数模型了。参数模型的保存路

基于人工智能的一款小车，效果可查看： https://www.bilibili.com/video/BV1j44y1m7kt

电机控制（Motor control） 摄像头调试（Camera debugging） 道路数据采集（Road data acquisition） 搭建深度学习模型，参数调试（Build deep learning model, parameter debug） 自动驾驶真实道路模拟（Real road simulation of automatic driving） 参数最终调试（Final debugging of parameters） 工程+技术文档

基于树莓派的自动驾驶小车，利用树莓派和tensorflow实现小车在赛道的自动驾驶。（Self-driving car based on raspberry pie（tensorflow））