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de:code 2019 参加レポート 「AI でラジコン カーを自動運転してレースをしよう」 #IT82 #decode19

田中みそ

ザ・プリンスパークタワー東京にて2019年5月29日～30日の2日間、Microsoft 社主催のテクニカルカンファレンスが開催されました。
初めて参加させて頂いたのですが、とても学びの多い場でしたので参加レポートとして共有させて頂きたいと思います。

市販のラジコン カーに小型 CPU ボード「ラズベリー パイ」とカメラを積んでディープ ラーニングで自動運転する「DonkeyCar」を紹介します。

タミヤの 1/10 RC カー「ガズー レーシング WRT/ヤリス WRC」を改造し、Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) で学習し、実際の車体で走らせる具体的な手順を、Azure IoT Hub との連携も含めて解説します。

自動運転RCカーレース

最近 DeepRacer でしたり、Jetson Nano と自動運転ラジコンの盛り上がりをとても感じており、こちらのセッションを聞きに来ました。
EXPO 会場で行われた20分のショートセッションとなります。

このセッションで紹介されたのは「Donky Car」というラジコンとラズパイと TensorFlow を組み合わせたオープンソースの自動運転ラジコンです。

ハードウェア

ハードウェアとしてはラジコンカー、ラズパイ、カメラ、インターフェースボードを使用します。
話題の Jetson Nano 版もあるようです。

1/10 ラジコンにラズパイがすっぽり載っている姿がたまりませんね。

また、ラズパイの処理速度に合わせてあえて低速化するというカスタマイズも必要になるそうです。

費用

費用としては最低35,000円かかるそうです。
ラズパイやラズパイ用カメラをお持ちの方は-10,000円ぐらいできそうですね。
ただどの沼でもそうですが、凝り始めると…

また、ラジコン本体も完成品ではなく組み立てキットであればもっと安く済むそうです。
メンテが楽といったメリットもあります。

学習について

学習のもととなる教師データは人の手での操縦となります。
そのためラジコン操縦の練習も必要になってきます。
もちろんコントローラーも必要ですが、これにはゲーム機のコントローラーを使えたりするそうです。

そしてカメラで録画した映像をもとにホストPCやクラウドで学習を行います。

Azure IoT Hub にも。

そしてこちらが実際に録画された教師データです。

おわりに

ラジコン、ラズパイ、機械学習、IoT と、もうすべての要素において興奮を禁じえません。
ラジコンとインターフェースボードさえ揃えられれば始められそうなので、お金を貯めて挑戦してみたいと思います。

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