Udacity_simulator自动驾驶实验（基于keras）

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本实验基于win10+tensorflow-gpu==1.5+keras2.0+anaconda3环境下完成

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Udacity_simulator是一个非常基础的自动驾驶模拟器，通过简单的end-to-end模式完成仿真过程。

安装模拟器参考该教程：
https://blog.youkuaiyun.com/djfjkj52/article/details/105007962?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

git clone https://github.com/udacity/CarND-Behavioral-Cloning-P3 下载一个project，里面有drive.py文件，可供运行

在下载解压后，在该文件夹中添加环境配置文件environment.yml

name: car-test
channels:
    - https://conda.anaconda.org/menpo
    - conda-forge
dependencies:
    - python==3.5.2
    - numpy
    - matplotlib
    - jupyter
    - opencv3
    - pillow
    - scikit-learn
    - scikit-image
    - scipy
    - h5py
    - eventlet
    - flask-socketio
    - seaborn
    - pandas
    - imageio
    - pip:
        - moviepy
        - tensorflow-gpu==1.5
        - keras==2.0

使用conda prompt进入解压后的文件夹，并使用
conda env create -f environment.yml

conda info -e 查看环境
conda activate car-test #激活环境
在该环境下，还需自己安装moviepy，tensorflow-gpu，keras这三个包：
例：pip install moviepy

以上，完成了基本的配置，但是由于tensorflow-gpu版本需要配置cuda9.0才能使用，不然会报错！！！（为什么不使用cpu？因为慢啊啊啊）
配置教程参考：
https://blog.youkuaiyun.com/zw__chen/article/details/79374467?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase
注：配置完成后，要重启电脑，才能完美使用

使用TRAINING MODEL训练出数据（需要自己手动跑）

之后，就可以写个程序自己跑出一个xxxx.h5文件了
参考教程：
https://blog.youkuaiyun.com/zouyu1746430162/article/details/79332647?utm_source=blogxgwz0

打开模拟器，进入AUTONOMOUS MODEL,并且使用conda prompt在下载的project文件夹下进入car-test环境，使用以下命令：

python drive.py xxxx.h5

以上就是这个实验的全部过程了。自动驾驶小白一个，第一篇博客，能够帮助到你。