AI robot car
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AI robot car
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- 4. Name Kaya Carter MIT Racer Car HyperROS F1/10 Organization NVIDIA NVIDA MIT 台湾の大学党 PRECISE Edge Device Jetson Nano Jetson Xavier Jetson TX2 Odroid XU4 Jetson TX2 LiDAR - Velodyne VLP-16 Hokuyo UST-10LX RPLidar Hokuyo UST-10LX Camera RealSense Camera ZED Stereo Camera ZED Stereo Camera - ZED Stereo Camera IMU Bosch GY-BMI160 6DOF IMU Bosch GY-BMI160 6DOF IMU Sparkfun 9DoF Razar IMU N0 EKF for odometry Sparkfun 9DoF Razar IMU N0 Framework ISAAC SDK ISAAC SDK ROS ROS ROS Robot Car SLAM approach
- 5. Name Berkley Open Robot ARM Robel PyRobot DeepRacer Organization Berkley Google Facebook Amazon Camera RealSense Camera ZED Stereo Camera ZED Stereo Camera Amazon Lens Framework ISAAC SDK ISAAC SDK ROS 独自 Robot Reinforcement learning approach
- 6. End2End learning approachの例 DeepTesla Nvidiaの発表したEnd to End Learning for Self-Driving Carsの 論文をベースとしています。 https://arxiv.org/abs/1604.07316 25 Apr 2016 発表
- 7. End2End learning approach の例 DeepTeslaの構成 5つの畳み込み層、3つの全結合
- 10. Next Big things 「The next big things will start out looking like a toy」 (クリス・アンダーソン)
- 13. DonkeyCar def default_linear(): img_in = Input(shape=(120, 160, 3), name='img_in') x = img_in x = Convolution2D(24, (5, 5), strides=(2, 2), activation='relu')(x) x = Convolution2D(32, (5, 5), strides=(2, 2), activation='relu')(x) x = Convolution2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), activation='relu')(x) x = Convolution2D(64, (3, 3), strides=(2, 2), activation='relu')(x) x = Convolution2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu')(x) x = Flatten(name='flattened')(x) x = Dense(100, activation='linear')(x) x = Dropout(.1)(x) x = Dense(50, activation='linear')(x) x = Dropout(.1)(x) # categorical output of the angle angle_out = Dense(1, activation='linear', name='angle_out')(x) model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) MNIST
- 14. AI Robot Carシンギュラリテ ィの到来 2019年中に人の操作よりも早く走るAI Robot Carが出現
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- 20. DonkeyCarの強化学習 Deep double Q-learning https://github.com/autorope/donkey_gym ppo2 agent using the donkey_gym https://github.com/r7vme/learning-to-drive-in-a-day https://github.com/autorope/donkey_gym learning-to-drive-in-a-day イギリスの自動運転スタートアップWayveの強化学習のモデ ルを移植
- 21. Delivery Robot市場
- 23. Kiwi Campus ラジコンベースのDelivery Robot Kiwi
- 25. 自動運転市場
- 26. Waymo • Waymoの2030年売上は1140億ドル • アリゾナ フェニックス Waymo Oneでは、Waymo 1日 1000人乗車 • 運転者の無人化も許可がおりスマフォで無人の車が迎え にくる。 • Waymoが走行のデータセットを公開
- 27. その他 • George Hotz Comma.ai $599で自動運転化するキットを販売 • Baidu Applo 1,700億円のファンド、100の自動運転プロジェク トに投資 • フォード・モーターは、自動運転レベル4〜5の完全自動運転車 を2021年にも量産化を目指す
- 29. 1週間で自動運転車を作るハ ッカソン https://github.com/xfqbuaa/PIX-Hackathon-Autoware 2018 GUIYANG MOVE-IT HACKATHON INTRODUCTION
- 30. FaBoでもAutowareを ラジコン化 TT02 + Jetson TX2ベース CC02 + Jetson Xavierベース https://www.youtube.com/watch?v=ojtQw9NPIaU
- 31. FaBo Kit
- 32. Jetson Nano Jetson TX2 Jetson Xavier < $500 < $5000 < $15000 FaBo AI Robot Car FaBo ROS 2D Car FaBo Autoware Car FaBo JetBot FaBo JetRacer FaBo Donkey Car 3.x
- 34. Donkey Car
- 35. FaBo ROS 2D Car