常熟理工学院学报（自然科学）JournalofChangshuInstituteofTechnology（NaturalSciences）第37卷第2期2023年3月Vol.37No.2Mar.,2023基于EdgeBoard的AI视觉多功能智能车的设计与实现陈启航，沈琛博，王凯超，徐健，华斯亮（常熟理工学院电子信息工程学院，江苏常熟215500）摘要：以百度飞桨PaddlePaddle作为运算平台，采用卷积神经网络算法构建数据模型，对智能车赛道数据进行了采集和处理，并基于百度深度学习开源平台AIStudio进行模型训练，完成对车道数据的检测．本系统实现了将赛道检测的人工智能技术与传统运用传感器进行侧面标识物的检测相结合，最终完成基于百度EdgeBoard计算板和Wobot控制器的视觉多功能智能车的设计与实现．关键词：模型训练；EdgeBoard；卷积神经网络；摄像头中图分类号：TP13文献标志码：A文章编号：1008-2794（2023）02-0053-05收稿日期：2022-03-10基金项目：江苏省大学生实践创新项目“室内智能导航车设计”（202110333049Y）；江苏省教育科学“十三五”课题“核心素养视域下的初中STEAM教育应用研究”（B-a/2020/01/17）通信作者：徐健，副教授，研究方向：嵌入式系统设计、计算机系统应用，E-mail：sopher@cslg.edu.cn．百度人工智能创意赛的设立能够场景化地复现基于深度学习的智能车在实际领域中的应用．本文介绍了常熟理工学院参赛队在第十六届全国大学生智能汽车竞赛百度创意组的设计方案．本系统以EdgeBoard计算板作为上位机，Wobot控制器作为下位机，采用闭环电机、摄像头、超声波传感器、按键传感器、舵机等多种电子器件组成视觉智能车．系统设计的关键是使智能车实现对道路和侧面标识物的识别．通过手柄遥控智能车采取数据集，并将数据集上传至AIStudio进行训练获得训练模型．智能车执行竞赛任务时，基于训练模型进行数据推理，结合超声波测量，驱动各执行部件做出具体响应，最终让智能车完成相应的任务．1总体方案介绍1.1任务简介竞赛任务的主要过程包括：（1）出征：智能汽车沿着道路行进到三座城池前举起对应城池的旗帜并亮3次绿灯．（2）激战：智能汽车携带一支黑色易擦除的白板笔或者水彩笔击打三个靶标．（3）封狼居胥：智能汽车抓取战利品并将其带回基地．（4）凯旋：智能汽车从基地出发走过所有道路后回到基地．1.2硬件设计及功能EdgeBoard是百度基于赛灵思FPGA的嵌入式AI解决方案[1]．EdgeBoard深度学习计算卡将视频数据DOI:10.16101/j.cnki.cn32-1749/z.2023.02.009常熟理工学院学报（自然科学...
