주행 프로젝트 01 OpenC V를 이용한 자율

 교내 캡스톤 대회를 위해 다른 주제를 생각하던 중, OpenCV라는 것이 흥미로워서 배워보기로 했다.시작하기 전에 적절한 자료를 파악하고 계절학기를 수강해 진행할 예정이다.

01.책 고르는 어떤 것을 배우기 첫걸음은 당연히 책을 읽어보는 것이기 때문에 카페나 구글링을 통해 추천도서를 검색하고 4개월간 공부할 책을 선정하기로 했다.

[Python으로 배우는 OpenCV 프로그래밍][OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍3e][디지털 영상 처리][Python 예로 배우는 OpenCV][점프 투 파이썬]

Python에서 Open CV를 공부하기 전에 “점프 투 파이썬”을 이용하여 Python의 기초를 다진다.그리고 ‘Python으로 배우는 OpenCV 프로그래밍’ 책에서 OpenCV의 기본 내용을 공부하고, ‘OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍3e’ 책에서 부가 내용과 C++로 짠 코드를 참고한다.이후, 디지털 영상 처리책을 통해서 이론적인 기반을 한층 더 쌓아 간다.

02.역할을선정하는이부분은앞으로도수정,추가될수있다.

SoftWare Part C++ 베이스로 코딩하기보다 딥러닝을 염두에 두고 있다는 점을 고려해 Python 베이스로 시작하기로 했다.1 . Python 2 . OpenCV 3 . OpenCV Algorithm for Autonomous Car 4 . Raspberry Pi GPIO Python Coding

HardWare Part 1 . Fusion 360 for Camera Frame , Car Frame

03.목표 선정 최종 목표는 만들어 놓은 트랙을 스스로 완주시키는 것이다.이때 장애물+신호등+도로 표지판을 제대로 인식하는 것이 핵심이다.

그러기 위해 목표를 세분화해, 하나씩 성공시켜 나가기로 한다.

01.차선 인식 02. 차선 인식에 맞추어 들어오는 값을 받아 서보 모터 방향 03. 속도표지인식(학습)04. 속도표지인식에 따라 모형차의 속도를 조절 05. 장애물 인식(신호등도 이 부분에 속한다. 06.장애물의 인식에 따라 모형차 STOP 07. 만들어 놓은 트럭을 정상 완주