【ラジコン自動運転】そろそろラジコンAIレーシングカーできるかも？？？リンクいろいろ【TPU？GPU？VPU？】

ラジコン自動運転　DonkeyCarから。。

ずいぶん前に、妄想して。。Raspberry Pi＋OpenCVあたりでできるかな？と。。

【妄想企画】Raspberry Pi 2 と OpenCV 3でラジコンの自動運転！？レースできたらおもろそう

そして。。DonkeyCarなるものも試して。。

【ラジコン自動運転】Donkey 2のソフトウェアのインストールとか。。やってみる【Python】

とか。。やってはみたものの。。

Jetson X1は１０万円だったし、Raspberry PiでTensorflowでは画像が64×32ドットくらいまでしかできなくて。。　なんとも。。　レースできる感じじゃなかったんですが。。

Jetson Nano（GPU）は２万弱だし。。　GoogleはCoralシリーズのTPUを。。Intelは、Intel Movidius Myriad X Vision Processing Unit (VPU)＋OpenVINOで。。　他にもいろんなの出してきていますね。

なんなら。。

JetRacerやJetBotあたりが、かなり安くなってきている。。

これJetson nano付きだもんなぁ～。。

アマゾンからは、DeepRacer

https://aws.amazon.com/jp/deepracer/

顔認識とかだけなら、M5StickVとかも候補に入ってくる。

なんと。。これは5000円以下！

性能比較１

これらのチップを比較してくれているサイトを発見

凄いですねぇ～　わずか　２年ちょっとくらいの間にこんなに発展。。

ラジコンレース用だと、たぶん、そろそろ使えそうな感じになってきてます。

Raspberry Pi + Coral USBなどと合わせた比較の記事も発見

https://qiita.com/rhene/items/efb79cae97cb545c0e8b

この記事からの転載ですが。。　480×360で30フレームくらいの画像を推論できるようです。

凄いですね。Jetson nano+Coral TPUがやはりいいのでしょうが。。Raspberry Pi4凄いんですね。

この方の、Qiita記事スゴイのいっぱいのってます。

https://qiita.com/rhene

性能比較２

こちらは、NCS2やCoralを何本も刺して高速化してます。

https://github.com/PINTO0309/MobileNet-SSD-RealSense

これまた凄い。

https://qiita.com/PINTO/items/62859125c5381690623c

DeepLearningの推論をそれぞれのStickに入れて、それらを同時にすることで、顔認識、人認識、線認識など別々のTPUで行って、その結果をCPU側で合成しているんですね。

お見事です。力業ですが。。すごい！！

https://qiita.com/PINTO

転移学習

上記は、推論だけなんですが。。　Donkey Carの学習は基本Tensorflowなんで。。学習の方は。。Google Colaboratoryが出来てきているので、それだけでも作ろうかな？？　なんて。。思ってたら。。

ググったら。。出てきた(笑)

https://github.com/FaBoPlatform/DonkeyColab

いやぁ～本当に世の中スゴイ。。

妄想の続き

JetRacer系でいくのもいいし。。

https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer

この場合、Jetson nanoとTPUだな。。

Donkeyだとすると、こんなキットも売ってる。。Raspberry 4b付き

このあたりのキットで、まずやってみてもいいかも。。

その場合、TPUでも、VPUでも良さそうですね。

VPU＋OpenVINOでするより、TPUでそのままTensorflow liteを動かす方が楽かな？

おもしそうだなぁ～～

たぶん、２～３種類の推論を走らせて。。例えば、前方の車両を物体認識用、コースの認識用。それとコースの定常的な位置の推定用　くらいあれば、できそう。

上のリポジトリ類を見てたら。。なんとなくDeep learningのモデルは、以下のような感じなのかな？？

MobileNet-SSD：前方の車両認識

Apache MXNet ：コース認識（Donkey Carそのもの）

定常的なコース位置の推定は。。どんなモデルがいいんだろう？？ラジコンだと俯瞰カメラでもいいのかな？？