Category Archives: keras

[ 翻譯 ] 2018.12.3- TensorFlow Lite專案分享:Jrobot無人四輪車

翻譯

宗諭

審閱

Joe Chen、CAVEDU教育團隊

專案作者

Joe Chen

感謝作者Joe Chen授權翻譯文字內容,以及播放影片,特此致謝!

主題圖片

Designed by Freepik,特此致謝!

 

Jrobot Self-Drive Powered by TensorFlow Lite

Jrobot無人四輪車的運作核心是TensorFlow Lite。

 

Previously, we used J-control to drive the Jrobot remotely, and this time we get rid of J-control and let Jrobot to do self-drive.

先前,我們運用J-control遠距驅動Jrobot,但這次我們不使用J-control,而讓Jrobot自行駕駛。

 

Jrobot Self Drive is another self-drive experiment based on machine learning, it is not a simulator, it is not a road vehicle, it is a footpath traveler. We built NVIDIA CNN self-drive model using Keras, collected training data, trained the model, and converted the trained model to TensorFlow Lite.

Jrobot無人四輪車是一項建基於機器學習的無人車實驗。Jrobot不是模擬器,也不是道路用車輛,而是一台小型的四輪車。我們運用Keras建構NVIDIA CNN自駕模型,然後收集訓練資料,訓練模型,最後將訓練好的模型轉換至TensorFlow Lite上。

 

TensorFlow Lite allows us to do inference on a mobile device and is the key part of this project. We added TensorFlow Lite to Jrobot Android app. When running, TensorFlow Lite is able to load the trained model, take a camera image as input and give a steering angle as output. Jrobot app runs on an Android phone (Xiaomi Mi5) sitting in the phone box on Jrobot car and control the movement of the Jrobot car through bluetooth connection with Arduino on the car.

運用TensorFlow Lite使我們可以在行動裝置上進行推論,所以TensorFlow Lite可說是這個專案的核心。我們把TensorFlow Lite加至Jrobot Android app中,當運作時,TensorFlow Lite能夠載入訓練好的模型,然後以照相機的圖像作輸入,並給出一個轉向角作輸出。Jrobot app在Android手機上運作,在下面的影片中,我們使用的手機是小米Mi5。當Jrobot準備行駛前,我們把手機放入Jrobot無人四輪車上的手機盒,並透過手機上的藍牙裝置連接四輪車上的Arduino開發板,以控制四輪車的行駛。

 

We did road test in 2 places in the neighborhood and the results show us the trained model works well. Even though it is not full self-drive, it makes human control so much easier, and opens up so many new options, which means there is so much more to do. Thank you!

我們在社區中的兩處地方進行道路測試,結果顯示訓練模型運作的相當好。即便Jrobot目前還不是完全自駕,卻使得人為控制容易許多,並且開啟了許多新選項,這也意味我們還有許多部分需要努力,謝謝。

 

接下來,請讀者們觀賞Jrobot無人四輪車的介紹影片,當中包括了兩次的道路測試(如果讀者想直接看道路測試,第一次道路測試從8:25開始,第二次道路測試從21:30開始):

 

備註:如果想要購買AI人工智慧相關產品,歡迎洽詢機器人王國商城

 

相關文章

 

[ AI人工智慧-神經運算 ] 淺談人工智慧實作,開源工具Tensorflow與安裝(Windows篇)

大家在網路、報章雜誌上是不是很常聽到AI人工智慧呢?2018年許多人在研究、開發AI的神經網路運算,您聽過神經網路運算嗎?今天與讀者們快速分享一些AI、神經網路運算資訊,以及我們設計人工神經網路實作課程時,在Windows系統上使用的一些工具。

作者/攝影

CAVEDU教育團隊 徐豐智

文章分類教學技術文
時間30分鐘
成本電腦
難度

**

材料表Window 10 作業系統

說到人工智慧,相關技術的人會想到機器視覺、自然語言⋯⋯等等專有名詞,今天與讀者們分享的AI課程,是神經網路運算的相關實作。

 

Google的Deepmind團隊使用了Alpha GO 挑戰世界棋王獲勝的事,大家還記得嗎?(快速回憶AlphaGO-連結,這項成果該團隊使用的是神經網路運算技術,工具是Tensorflow。Gmail的垃圾郵件判讀、Google相簿臉部識別、Google翻譯,Google在Tensorflow上以Opensource的方式開放出來,大家可按照自己想做的AI案例收集樣本資料,訓練AI判斷的模型。

 

今年九月起,CAVEDU教育團隊與微軟合作設計AI課程(微軟技術中心上機實作課程-人工智慧實務工作坊:故事連結基於這次經驗,與大家分享如何在Windows作業系統下,安裝AI相關工具套件。我們先介紹現在的AI實作上的一些分類,接著是Tensorflow與keras、Opencv等環境安裝教學。

 

淺談人工智慧實作

首先,有幾種與運算效能不強的硬體整合的AI方式(想直接安裝Tensorflow,可跳過這一段)。

 

一、使用物聯網將判斷交給雲端處理,並將處理結果回傳

終端裝置(樹莓派、Linkit7688⋯⋯)負責收集影像、語音資料,將這些影像、語音資料上傳至雲端AI(Google、Azure、IBM bluemix⋯⋯等),雲端AI判斷後,將判斷結果回傳至終端裝置,終端裝置再進行動作。

 

A、微軟認知服務,解析人的年齡、性別、情緒實作教學連結

 

B、Google語音助理的服務,將聲音上傳到Google,交由雲端處理(實作教學連結、影片連結)

 

C、IBM Bluemix服務做TJBOT聊天機器人(實作教學連結)

 

二、使用Opensouce的工具,建立自己的AI專案,訓練AI

建立判斷AI的工具,透過AI工具提供的演算法和判斷方法,收集相關資料(比如說,透過圖片判斷動物園的動物種類),訓練AI,提高AI的的推理能力(從可分別猩猩和大象的差別,提升至可分別猩猩和獼猴的差別)。

 

A、Tensorflow與keras的機器學習工具(相關文章連結)

 

B、Caffe的機器學習工具(相關文章連結)

 

三、邊緣運算、智慧邊緣:

結合訓練的AI,將運算交給終端裝置(手機、樹梅派⋯⋯等等),解決將資料傳給雲端,再回傳資料導致的延遲。(比如說,汽車上的AI,如果因網路不順,導致判斷過慢發生車禍等意外;又或者在製造業使用的機器手臂,判斷過慢導致產線的良率不穩。)

 

A、Nvidia的GPU顯示卡,幫助電腦運算

 

B、Intel的低功耗加速AI推理的運算棒(相關文章連結)

 

在Windows上安裝TensorFlow的環境

我們要開在Windows作業系統上安裝Tensorflow的教學。請將安裝的電腦,額外預留5GB的硬碟容量以安裝相關軟體。

 

安裝順序:

一、安裝Anaconda環境

二、建立獨立的Anacoonda(Python)虛擬環境

三、安裝TensorFlow 、 Keras、Opencv

四、執行手寫辨識範例

 

一、安裝Anaconda環境

對AI初學者來說,安裝TensorFlow環境、使用的套件雜亂,相互不匹配,是第一道難關。但Anaconda可將這件事變得很單純,因為Anaconda除了支援Windows,也支援Mac、Linux作業系統。之後有空,再跟大家分享在Windows App上安裝ubuntu作業系統。

 

請先至Anaconda網站上下載軟體,點選下圖左邊的Windows選項

https://www.anaconda.com/download/

圖1

 

選擇下載的安裝環境,有Python3、2兩種版本。因為許多的AI範例使用Python3,建議使用Python 3。並依照電腦規格,選擇64位元 / 32位元的版本下載。

圖2

 

點選下載的檔案,開始安裝,點選下一步、同意。

圖3

 

圖4

 

選擇是否只安裝在這一個Windows的帳號

圖5

 

決定安裝路徑。因為之後會訓練資料,請讀者們盡量選擇讀寫速度較快的硬碟。

圖6

 

點選加入Windows的環境變數(可不選,能讓Windows的CMD視窗也可以呼叫Anaconda),預設使用Python3.6。

圖7

 

安裝完成後,在開始的列表會出現Anaconda的相關工具。

圖8

 

二、建立獨立的Anacoonda(Python)虛擬環境

Python有許多相依的套件,建議讀者們在做不一樣的Python套件實測試時,可重新建立新的環境,每個新的環境會依照名稱顯示。

 

下圖是我建立兩個環境,分別命名為testlesson1、testtensorflow。

圖9

 

首先,在本機磁碟(C),新增一個資料夾[testAI],以便管理環境中的檔案,點選[Anaconda Prompt]。

圖10

 

圖11

 

指令:移動至資料夾[testAI]

>cd \testAI
圖12

 

指令:建立Anaconda環境

>conda create --name testAI python=3.6 anaconda

 

指令功能:

conda create:建立虛擬環境

-name testAI:環境名稱,取名為testAI

python=3.6:Python的版本為3.6

anaconda:建立環境時,會把Python相關的套件也一起安裝,例如:NumPy、SciPy等常用的套件,也有Jupyter Notebook。

圖13

 

Anaconda會詢問你該虛擬環境是否安裝這些套件,輸入指令y

>y
圖14

 

圖15

 

安裝完成後,您可以用下列兩個指令開啟 / 關閉虛擬環境:

>conda activate testAI

>conda deactivate
圖16

 

若成功開啟虛擬環境,命令列最左方的顯示會由(base)改為(testAI)。

圖17

 

三、安裝TensorFlow 、 Keras、Opencv

接著,我們要安裝一些訓練AI模型的套件,這些都是python相關的套件,您可以用pip安裝,也可以用conda安裝。

 

安裝Python的Tensorflow套件:

>conda install tensorflow
圖18

 

圖19

 

安裝Python的keras套件:

>conda install keras
圖20

 

圖21

 

安裝Python的opencv套件:

>conda install opencv
圖22

 

圖23

 

套件安裝的差不多了。如果您有想要訓練的資料集、執行的程式,可以放在資料夾[testAI]裡。

圖24

 

接著移動至指定的資料夾:

cd ./ms-agv-car-master/keras_source

 

回到上一層資料夾:

cd ..

 

指令功能:

cd .\ai-car\keras_source:移動資料夾到ai-car\keras_source

cd .. :回到上一層資料夾

五、執行手寫辨識範例

最後,我們執行一個訓練資料的手寫辨識範例,確認Tensorflow系統環境都沒有問題。

(資源來自keras中文文檔https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

 

首先,安裝git套件。

>conda install git
圖26

 

圖27

 

接下來:

1、透過git下載keras的範例

git clone https://github.com/fchollet/keras.git

 

2、移動到範例資料夾

> cd ./keras/examples/

 

3、執行手寫辨識訓練資料,若執行未出現錯誤,恭喜您已安裝成功,可不用等待程式執行完畢,[Ctrl+C]直接跳出訓練畫面

> python mnist_mlp.py
圖28

 

今天的分享至此結束。盼望這篇文章能給讀者們一些幫助,下次見!

 

相關文章