欢迎购买学习《嵌入式物联网微型自动驾驶汽车构建开发视频教程》课程，为任何嵌入式物联网项目学习 Raspberry Pi、Arduino UNO、图像处理和神经网络（机器学习）
最后更新 8/2022
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：3.77 GB | 时长：5h 33m
你会学到什么
- 了解如何为任何 IOT 项目设置 Raspberry Pi 3
- 了解如何将 Arduino UNO 设置为任何 IOT 项目的从属微控制器
- 在任何平台上使用 OpenCV4 学习图像处理
- 学习机器学习并训练您自己的图像分类器
- 了解如何解决任何硬件和软件问题
- 最重要的！！完全从头开始学习设计嵌入式产品
要求
基本了解 C 或 C++
基本了解数字逻辑
基本了解焊接和面包板原型制作
描述
“机器学习将改变我们所有人的生活。什么是机器学习？它是使自动驾驶汽车成为现实的原因”
这门独特的课程是设计、构建和编程 嵌入式物联网项目 （自动驾驶汽车）的完整演练过程。一切都经过详细讨论和清晰的解释。整个项目分为两部分。
（课程 – 1）
1. 学习为自动驾驶汽车设计完整的硬件
一个。学习为任何项目设置主设备 (Raspberry Pi)
湾。学习为任何项目设置从设备（Arduino UNO）
C。学习建立主从设备之间的通信链接
2. 使用 OpenCV4 学习图像处理
3. 学习在车道上驾驶机器人
（课程 – 2）
1. 学习机器学习的要点
2. 学习训练你自己的级联分类器来检测 停车标志、交通灯 和任何 物体
3. 学习设计 LED 动态转向灯
4. 创建你的 GitHub 存储库
机器学习很重要，因为它可以让企业了解客户行为和业务运营模式的趋势，并支持新产品的开发。当今许多领先的公司，例如 Facebook、Google 和 Uber，都将机器学习作为其运营的核心部分。机器学习已成为许多公司的重要竞争优势
概述
第 1 节：简介
第1讲课程课程
第 2 讲机器学习（必看）
第3讲详细工作
第 2 部分：为自动驾驶汽车构建硬件
第 4 讲硬件要求（硬件链接在资源部分提供）
第5讲组装硬件零件（机器人底盘）[资源部分中的电路图]
第6讲如何建立测试轨道
第 3 部分：从设备设置 (Arduino UNO)
第 7 讲电机的前进和后退功能
第 8 讲 电机的左右功能
第 4 部分：主设备设置（Raspberry PI 3 B+）
第 9 讲 如何在 Raspberry Pi 3 B+ 上刷入 Raspbian OS
Lecture 10 通过以太网将树莓派连接到个人电脑
Lecture 11 通过 WiFi 将树莓派连接到个人电脑
Lecture 12 通过 VNC Viewer 将 Raspberry PI 连接到个人计算机
第 13 讲 使用我的 SD 卡备份
第 5 部分：在 Raspberry PI 3 B+ 上安装 OpenCV4
第 14 讲 使用我的 SD 卡备份
第15讲OpenCV介绍
Lecture 16 从树莓派中删除不需要的软件
第 17 讲 从 GitHub 克隆 OpenCV
第 18 讲 使用 CMake 在 Raspberry PI 上构建 OpenCV
Lecture 19 在 Programming Editor 中设置库
Lecture 20 在 Geany Programming Editor 中测试第一个程序
第 6 部分：Raspberry PI 的摄像头设置
Lecture 21 在 Raspberry PI 上安装 Raspicam 和 Wiring PI 库
Lecture 22 将摄像头安装在机器人汽车底盘上
第23讲 SD卡的备份
第 7 节：用于捕获图像和视频的 C++ 代码
第24课如何初始化相机
第 25 课 C++ 代码捕获图像
第 26 讲 C++ 代码捕捉视频
第 27 课计算 FPS（每秒帧数）
第 8 节：使用 OpenCV4 和 C++ 进行图像处理
第28讲 转换图像签名
第29课 创建感兴趣区域
第30讲 透视变换（鸟瞰）
第31讲 阈值运算
第32讲 Canny边缘检测
第 33 课 硬件和软件故障排除
第34课 如何从Track中找到车道
第35讲 直方图和向量
第36讲迭代器和指针
第37课校准
第38讲 最后一步
第 9 节：主从设备通信
第 39 讲 Raspberry PI 数字引脚
第 40 讲 Wiring Pi 库修复（在资源中下载最新命令列表）
第41讲从设备（Arduino Uno）编程
第42课测试
第43讲 流畅的性能周
第 10 节：最终测试和功能
第44讲大轨道上的测试
Lecture 45 Lane End & UTurn 实现（主设备）
Lecture 46 Lane End & UTurn 实现（从设备）
第 11 节：最后一步（机器学习）
第 47 课奖金（课程 2）
电子/电气或计算机工程或相关文凭的大学生，对机器学习和图像处理感兴趣的爱好者，任何想要创建嵌入式物联网项目的人
