JetBot智能小车道路跟随实战：基于TensorRT的实时演示-优快云博客

JetBot智能小车道路跟随实战：基于TensorRT的实时演示

jetbot An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetbot

引言

在人工智能和机器人技术快速发展的今天，基于深度学习的自主导航系统已成为研究热点。本文将详细介绍如何使用JetBot智能小车实现高效的道路跟随功能，重点讲解TensorRT加速模型在实际应用中的部署与调优过程。

技术背景

JetBot是一款基于NVIDIA Jetson平台的开源智能小车，具备强大的边缘计算能力。TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器，能够显著提升模型在Jetson平台上的执行效率。

环境准备

首先需要确保已正确安装以下组件：

PyTorch深度学习框架
torch2trt转换工具
JetBot硬件驱动与控制库
OpenCV图像处理库

模型加载与优化

import torch
from torch2trt import TRTModule

device = torch.device('cuda')  # 使用GPU加速
model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(torch.load('best_steering_model_xy_trt.pth'))

这段代码完成了以下关键步骤：

初始化TRTModule对象
加载预训练并已转换为TensorRT格式的模型权重
将模型部署到CUDA设备上

图像预处理流程

道路跟随模型对输入图像有特定要求，预处理流程包括：

import torchvision.transforms as transforms
import PIL.Image

mean = torch.Tensor([0.485, 0.456, 0.406]).cuda().half()
std = torch.Tensor([0.229, 0.224, 0.225]).cuda().half()

def preprocess(image):
    image = PIL.Image.fromarray(image)
    image = transforms.functional.to_tensor(image).to(device).half()
    image.sub_(mean[:, None, None]).div_(std[:, None, None])
    return image[None, ...]

预处理步骤详解：

将OpenCV格式图像转换为PIL格式
转换为PyTorch张量并转移到GPU
使用半精度浮点数(half)减少计算量
应用与训练时相同的归一化参数
添加批次维度

硬件初始化

from jetbot import Camera, Robot

# 初始化摄像头
camera = Camera()

# 初始化机器人控制
robot = Robot()

控制参数调节

道路跟随效果很大程度上依赖以下参数的精细调节：

速度增益(speed_gain_slider)：控制小车基础速度
- 初始值建议0.2-0.3
- 过高会导致控制不稳定
转向增益(steering_gain_slider)：控制转向灵敏度
- 初始值建议0.2
- 过高会产生振荡
转向微分增益(steering_dgain_slider)：抑制振荡
- 初始值为0
- 适当增加可平滑运动
转向偏置(steering_bias_slider)：补偿系统偏差
- 用于修正摄像头安装偏差或电机不对称

实时控制逻辑

核心控制算法实现：

angle = 0.0
angle_last = 0.0

def execute(change):
    global angle, angle_last
    image = change['new']
    xy = model_trt(preprocess(image)).detach().float().cpu().numpy().flatten()
    x = xy[0]
    y = (0.5 - xy[1]) / 2.0
    
    angle = np.arctan2(x, y)
    pid = angle * steering_gain + (angle - angle_last) * steering_dgain
    angle_last = angle
    
    steering = pid + steering_bias
    
    robot.left_motor.value = max(min(speed + steering, 1.0), 0.0)
    robot.right_motor.value = max(min(speed - steering, 1.0), 0.0)

控制算法特点：

使用PD控制器提高稳定性
限制输出在[0,1]范围内
差速转向实现平滑转弯

安全注意事项

测试前确保小车有足够活动空间
初始测试使用低速模式
随时准备通过以下代码停止小车：

camera.unobserve(execute, names='value')
robot.stop()
camera.stop()

性能优化建议

使用TensorRT可提升3-5倍推理速度
半精度浮点运算可进一步优化性能
适当降低摄像头分辨率减少计算量
使用Jetson的NVDEC硬件加速图像解码

常见问题排查

小车不移动：
- 检查速度增益是否过小
- 确认模型输出范围正确
运动不稳定：
- 降低转向增益
- 增加微分增益
偏离轨道：
- 调整转向偏置
- 检查训练数据质量

结论

通过本文介绍的方法，我们成功实现了JetBot智能小车的道路跟随功能。TensorRT加速使得模型能够在资源受限的嵌入式平台上实时运行，PD控制算法确保了运动的平稳性。这套系统不仅可以用于教学演示，经过适当扩展后还可应用于更复杂的自主导航场景。

未来改进方向包括：

增加障碍物检测功能
实现多模态传感器融合
开发自适应参数调节算法
支持更复杂的道路拓扑结构

jetbot An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetbot

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考