Praxisprojekt

Entwicklung eines Fahrassistenzsystems

Inhaltsverzeichnis

• Praxisprojekt
• Inhaltsverzeichnis
• Verzeichnisse
• Hardware
• Architektur
• Einrichtung des Systems
  • Bereitstellung des KI-Modells
  • Einrichtung der Raspberry-Pi Software
  • Bedienung der grafischen Benutzeroberfläche

Verzeichnisse

Pfad	Beschreibung
datasets	In diesem Projekt Verwendete Datensätze
docs	Dokumentation über Teile dieses Projektes
gui	Multifunktionale grafische Benutzeroberfläche
models	Vortrainierte KI-Modelle zur Straßenschilderkennung
notebooks	Einblicke in Azure ML Studio
raspi	Programme zur Ausführung auf einem Raspberry-Pi
yolov5	Kopie des YOLOv5 Repositories mit eigenen Erweiterungen

Hardware

• Raspberry Pi 3 Model B
• Raspberry Pi Video Car Kit (Picar-V)
• 18650 Akku

Architektur

Einrichtung des Systems

Bereitstellung des KI-Modells

1. Repository auf einen performanten Rechner klonen
2. In das Verzeichnis yolov5 navigieren
3. Folgenden Befehl ausführen: python restapi.py --model yolov5n-1280-gtsdb-full

Einrichtung der Raspberry-Pi Software

1. Repository auf den im Bausatz verbauten Raspberry-Pi klonen
2. In das Verzeichnis raspi navigieren
3. Datei .env.example nach .env kopieren
4. Fehlende Werte in der Datei .env ergänzen
5. Folgenden Befehl ausführen: pip3 install -r requirements.txt
6. Im neuem Terminal in das Verzeichnis SunFounder_PiCar-V/remote_control navigieren
7. Folgenden Befehl ausführen: ./start
8. Folgenden Befehl im urspünglichen Terminal ausführen: python3 main.py

Bedienung der grafischen Benutzeroberfläche

• Bei aktiver Internetverbindung: GitHub Pages
• Alternativ über lokalen Rechner: Bereitstellung der Benutzeroberfläche