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　　（互动提问）同学们，请思考一下如果你们要制作一辆无人驾驶小车，你们会怎么去规划制作呢？你们设计的小车有什么特别之处吗？

　　为了完成该项目，可以模拟真实场景，让无人驾驶小车在没有人为干涉的情况下，能够控制前后左右的行驶方向，项目思路如图所示。

　　为了制作无人驾驶小车，需要准备项目使用的硬件、软件装备以及结构搭建材料等。

　　AIoT板作为主控，可以控制无人小车各环节的运作；AI摄像头内有强大的AI芯片，可以让训练好的识别路标模型在其上面运作完成识别任务；各类传感器和执行器丰富无人小车的功能，如马达可以让小车行驶，红外传感器可以实现小车的避障功能等，无人驾驶小车硬件及连接如图所示。

　　（课堂活动）同学们，你们的无人驾驶小车上还能增加哪些功能，实现这些功能主要要用到哪些硬件？请你们将清单列在下表中。

　　选择合适的编程软件完成无人驾驶小车的编程项目部分，如采用mPython编程软件，既可对AIoT板、传感器等一系列硬件进行编程，还支持人工智能相关模型的训练。为了训练出可以识别路标的模型，以实现小车识别路标功能，需要收集多种路标的相关图片素材进行训练和学习。

　　根据所选取的硬件，结合自己对无人驾驶小车的设想，选择搭建无人车外形结构合适的材料，如可以直接准备金属结构件搭建外形，也可以准备可加工的材料，如木板等，结合数字化工具给无人驾驶小车设计并制作一个外形结构。

　　无人驾驶小车的项目实施过程可以分成两大部分：路标识别模型训练与路标识别自动驾驶。

　　（1）程序设计。打开mPython编程软件，加载AI摄像头的模块指令，编写前进、左转、右转、停止的四个路标模型训练的指令，程序设计如图所示。

　　①按下AI摄像头左侧的A按键，按顺序依次拍摄要分类物体的图片，告诉机器要分成哪几类。

　　②按下AI摄像头右侧的B按键，拍摄要识别的几类物体图片，各类物体总数达到前面设定的“训练集数量”时，摄像头自动进入训练学习。

　　完成模型训练后，我们就得到了一个可以进行路标分类的模型，并将它保存起来，另外根据路标模型训练的程序设计，还可以在软件控制台和AI摄像头屏幕上看到模型预测结果。

　　在模型训练结束之后，就可以进行路标识别了，为了更直接地呈现路标识别结果，我们将路标识别的结果赋予文字说明，如图所示初始化变量traffic。在初始化AI摄像头之后，载入之前训练好的模型，开始进行重复的识别动作，并将识别结果存储在变量result中，当识别到路标时，

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