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NVDIA Jetson Nano 讓高中生也能動手打造AI自走車!

AI自走車競速賽 吸引北、中、南高中生齊聚挑戰

合作品牌AI4kids暑期於中科機器人自造基地,運用NVIDIA Jetson nano邊緣運算設計了四天AI自走車實作競賽,吸引來自台北、新北、新竹、台中、雲林、高雄、澎湖的青少年報名參加!由合作品牌AI4kids的專業講師與助教團隊帶領下,學員在短短四天從最初的機器學習與深度學習知識建立,進一步熟悉JetBot車硬體組裝、運動控制(基礎程式、遠端控制)、智能控制(障礙物閃避、物件跟隨,到最後能獨當一面進行AI視覺辨識模型的訓練,完成Jetbot自走車競速競賽!






如何讓賽車具備AI視覺?

自走車賽場為一方形賽道,學員的挑戰在於不能使用任何人為遙控或程式設定,而需讓車子透過電腦視覺,在最短秒數內先繞完一圈賽道,才能獲得優勝。過程中,兩人一組要先完成賽道影像搜集、AI模型訓練與修正,並進行多次的測試驗證、參數微調。多數學員都是第一次嘗試訓練自己的AI模型,因此會遇到的挑戰包含:拍攝影像時賽道的反光、路面不平整、參數設定錯誤導致車體控制不順暢等等,必須前後多次的調整,才能順利讓車子跑完一圈,花了半天訓練的學員們都直呼「時間好緊迫!」

「我們需要重複蒐集sample,從各個角度的畫面的蒐集,與各個動向的規劃,總共拍了200多張的照片使其學習,並且使其重複訓練50次,訓練時利用jeston內建的GPU,最終完成自走車的行走。最終呈現四項數據緊密連接,「整體速度」、「轉向加速」、「行走軌跡微分處理」、「左右馬達的平衡」,綜合「環境」、「場地」、「數據」、「四大變因」想完成簡單的軌道真的並不容易啊!」 ——–正心高中 陳同學



競賽冠軍-「做了才知道沒有想像中容易!」

我們這組的Jetbot 因為出現了一些問題,因此比較晚開始進行測試;在製作的過程中也遇到了許多的問題,例如:無法連接到電腦,或是在電腦中無法找尋到機器人,下午時我們在操作機器人並拍攝訓練模型用照片的過程中,更是接連遇到程序無法進行或是錯誤,又遇到機器人在無預警下沒電;解決辦法就只能我們自己慢慢找出引發問題的原因並排解錯誤,還有找到相應的充電器為機器人充電。」 ——-新民高中吳同學



Jetbot自走車影像實錄

不僅有實作課程,基礎知識也不馬虎!

四天營隊的第一天課程是先帶領大家進入人工智慧的領域,以神經網路、機器學習、物聯網以及Python程式語言的課程讓學員能夠對此領域有著更深入的了解。第二天則進階了解機器人世界,包含​​嵌入式單板電腦 (Jetson Family)、機器人大腦與視覺安裝 (OS & Camera)、深度學習 (NVIDIA Jetson-inference) 與電腦視覺應用 (偵測、辨識、分割)。

第二天,我們用了ThinkerCAD模擬Arduino、下午,我們先介紹了邊緣裝置,還有Jetson在生活上的應用以及架構。接著,我們體驗一台機器手臂,比賽用機械手臂夾黃色小鴨,看誰夾的最多,就是勝利。在這之後,我們還一起組裝了JetBot,幸好裡面的配電不難,稍微了解遺下就能夠看懂。而在課程中,我多學會了一些Arduino的元件,也多學會了一些理論類的知識。雖然有些課程在學校就已經接觸過,但還是讓我聽的津津有味。」 ——明道高中魏同學



學習履歷,充分反饋學習的過程與收穫!

本次營隊每日結束課程前皆安排十分鐘的時間給學員重新檢視今日課程的重點與所吸收到的知識,並撰寫學習履歷,讓自己的學習過程有一個完整的紀錄。除此之外,此次營隊也手把手教學帶領每一位學員取得NVDIA「Getting Started with AI on Jeston」國際認證,豐富四天屬於自己的學習檔案!












四天營隊,打開高中生的AI視野!

這四天的課程,著實帶給每個學生很多不同的體驗與腦力激盪。為學員們打開在AI機器人與自走車領域的大門,也期許未來每位學員都能更深入地探索,創造更多自走車的相關應用!

在四天前,我並沒有接觸過機器人或Jetbot,不過在助教及老師的幫次下都順利完成,很有成就感,學到了更多原本我不懂的知識以及動手操作組裝了前所未有體驗的jetbot,如果未來有機會再次接觸到這方面,應該會激起我興趣。」   ——南湖高中洪同學


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