- 개요: 다양한 교통표지(신호등, 횡단보도, 좌/우회전, 정지)를 딥러닝 모델을 통해 실시간으로 인지하고, 해당 표지 지시대로 미니카를 주행하는 프로젝트.
- 일정: 2022.05.09. - 13.
K-Digital Training 프로그래머스 자율주행 데브코스 3기의 프로젝트입니다.
미션 주행 트랙 | 트랙 주행 장면 |
---|---|
표지 인식 결과 |
---|
🪄 데이터 라벨링부터 모델 학습, 주행까지 전 과정을 경험
- 약 960장의 이미지 데이터 라벨링 & YOLOv3 모델 학습
- 모델 최적화: Jetson Nano에서 실시간 모델 구동을 위하여 ONNX, TensorRT 변환 과정을 거침
🚥 교통 표지에 따른 주행 기능 구현
- 인식한 교통 표지에 따라 차선 위를 주행할 수 있도록 ROS 프로그래밍
- 좌/우회전 구간 진입 시, 표지를 벗어나면 직진하는 오류 발생. 추후 코드 리뷰를 통해 오류를 수정함
윤형석 | 이주천 | 윤재호 | 한은기 |
---|---|---|---|
1-yolov3-pytorch
: 표지를 인식하기 위한 YOLOv3 모델2-yolov3_onnx_rt
: Jetson에서 모델을 구동하기 위한 최적화. ONNX, Tensor RT 사용3-yolov3_trt_ros
: 표지를 인식하고, 인식한 표지의 지시에 따라 트랙 위를 주행(trt_drive.py
)하는 코드