하드웨어 키트

저렴하고 심플한 자율주행차
deepThinkCar

deepThinkCar는 딥러닝 기반의 자율주행을 학습하기에 적합한 키트 입니다.  저렴하고 학습하기 편한 소프트웨어와 하드웨어를 제공해 드립니다. 

소비자가: 120,000원(VAT 포함)

– 라즈베리파이 4 별도구매
– 배터리 별도 구매

deepThinkCar

deepThinkCar 키트는 자율주행 학습에 필요한 모든 요소를 제공해 드립니다. 

deepThinkCar 문서  바로 보러가기 

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/

라즈베리파이 - 파이썬과 C/C++

deepThinkCar는 라즈베리파이 4를 CPU로 사용합니다. 그리고 파이썬과 C/C++로 코딩할 수 있습니다.

deepThinkCar 하드웨어

deepThinkCar는 DC기어드 모터로 동작하며, 스티어링 휠은 서보모터로 제어합니다. 18650 배터리와 파워뱅크를 전원으로 사용할 수 있습니다.

deepThinkCar OpenCV, 딥러닝 자율주행

deepThinkCar는 OpenCV 및 딥러닝을 이용하여 차선인식 자율주행을 합니다. 또한 보행자, 신호등도 인식이 가능 합니다.

deepThinkCar 시작하기

deepThinkCar에는 자동차의 모든 기능을 테스트 할 수 있는 GUI 프로그램이 제공됩니다. 또한 웹을 통해서 deepThinkCar를 조종하고 차선인식 기능을 경험할 수 있습니다.

라즈베리파이 - 파이썬과 C/C++

deepThinkCar는 라즈베리파이4를 CPU 모듈로 사용합니다. 파이썬과 C/C++로 코딩할 수 있습니다. 라즈베리파이에는 OS이미지를 담은 SD카드가 필요합니다. OS이미지를 직접 만들려고 하다면 다음 링크를 참고하세요.

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/os

co:bit은 이미 만들어진 OS이미지를 담은 SD 카드를 판매하고 있습니다. 구매하려면 아래 버튼을 클릭해 주세요.

OpenCV, 딥러닝 차선인식

deepThinkCar는 OpenCV와 딥러닝을 이용해서 차선인식 기능을 실행할 수 있습니다. OpenCV를 통한 차선인식 기능을 통해서 간단한 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 경험할 수 있습니다.
딥러닝 방식의 차선인식 기능은 텐서플로, 케라스 라이브러리를 사용합니다. 그리고 nVIDIA에서 제공하는 자율주행 라이브러리를 사용합니다.
deepThinkCar의 파이썬 코드는 여기서 다운로드 받을 수 있습니다.

https://github.com/cobit-git/deepThinkCar

deepThinkCar 하드웨어

deepThinkCar의 하드웨어는 다음과 같이 구성되어 있습니다.
- 라즈베리파이4 (별도구매, 패키지에 포함되어 있지 않음)
- HAT보드: 전원, I2C 커넥터, 라즈베리파이 GPIO 커넥터 등
- 모터보드:PCA9685 PWM 컨트롤러 , L9110 DC 모터 컨트롤러
- 스티어링 휠 : 3D 프린팅 기구물 + SG90 마이크로 서보모터
- 구동부: DC기어드모터 2
deepThinkCar 조립설명서
https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/assembly
deepThinkCar 하드웨어 테스트 설명서
https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/hardware

deepThinkCar 시작하기

deepThinkCar에는 자동차의 모든 기능을 테스트 할 수 있는 GUI 프로그램이 제공됩니다. 또한 웹을 통해서 deepThinkCar를 조종하고 차선인식 기능을 경험할 수 있습니다.
deepThinkCar의 GUI 프로그램은 co:bit에서 판매하는 co:bit SD 카드에 내장되어 있습니다. 또한 사용자가 깃허브에서 받아서 설치할 수도 있습니다. deepThinkCar 웹 컨트롤러 프로그램 역시 co:bit에서 판매하는 co:bit SD 카드에 내장되어 있습니다. 또한 사용자가 깃허브에서 받아서 설치할 수도 있습니다.시작하기 GUI 프로그램 사용법은 아래 링크를 참고하세요.




웹으로 deepThinkCar 컨트롤 하려면 아래 링크를 참고하세요.

https://github.com/cobit-git/cobit-webRC-car

deepThinkCar 자율주행

deepThinkCar는 딥러닝을 이용해서 차선을 인식하여 기본적인 자율주행이 가능합니다. 또한 deepThinkCar의 라즈베리파이에 딥러닝 가속기를 사용하여 보행자, 신호등 같은 오브젝트를 인식할 수 있습니다. 보행자와 신호등 같은 오브젝트 인식에는 딥러닝 모델 중 MobileNet SSD 모델이 사용됩니다.
deepThinkCar를 사용하여 자율주행을 하는 방법은 다음 링크의 문서르 참고하시면 됩니다.

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/step_1

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