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。。
そして。。DonkeyCarなるものも試して。。
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
aws.amazon.com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
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。
| 解像度 | Platform | 推論時間 (ms) | FrameIO (ms) | FPS | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 640×480 | RaspberryPi3 + EdgeTPU | 94.4 | 27.48 | 7.16 | |
| RaspberryPi4 + EdgeTPU | 15.0 | 18.96 | 19.54 | ||
| – | DevBoard | 13.5 | 15.26 | 24.36 | |
| – | JetsonNano + EdgeTPU | 15.0 | 8.53 | 29.89 | カメラの性能限界 |
| 480×360 | RaspberryPi3 + EdgeTPU | 53.5 | 12.34 | 12.57 | |
| – | RaspberryPi4 + EdgeTPU | 8.0 | 4.24 | 29.98 | カメラの性能限界 |
| – | DevBoard | 8.2 | 10.92 | 30.18 | カメラの性能限界 |
| – | JetsonNano + EdgeTPU | 9.7 | 4.21 | 30.06 | カメラの性能限界 |
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。
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。
これまた凄い。
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！！
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)
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。。
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？？
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