하드웨어 키트

저렴하고 심플한 자율주행차
deepThinkCar

deepThinkCar는 딥러닝 기반의 자율주행을 학습하기에 적합한 키트 입니다.  저렴하고 학습하기 편한 소프트웨어와 하드웨어를 제공해 드립니다. (스마트스토어 입점 준비중 4월1일오픈 예정)

가격 15만원 (VAT 별도)

deepThinkCar

deepThinkCar 키트는 자율주행 학습에 필요한 모든 요소를 제공해 드립니다. 

deepThinkCar 문서  바로 보러가기 

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/

라즈베리파이 - 파이썬과 C/C++

deepThinkCar는 라즈베리파이 4를 CPU로 사용합니다. 그리고 파이썬과 C/C++로 코딩할 수 있습니다.

deepThinkCar 하드웨어

deepThinkCar는 DC기어드 모터로 동작하며, 스티어링 휠은 서보모터로 제어합니다. 18650 배터리와 파워뱅크를 전원으로 사용할 수 있습니다.

deepThinkCar OpenCV, 딥러닝 자율주행

deepThinkCar는 OpenCV 및 딥러닝을 이용하여 차선인식 자율주행을 합니다. 또한 보행자, 신호등도 인식이 가능 합니다.

deepThinkCar 시작하기

deepThinkCar에는 자동차의 모든 기능을 테스트 할 수 있는 GUI 프로그램이 제공됩니다. 또한 웹을 통해서 deepThinkCar를 조종하고 차선인식 기능을 경험할 수 있습니다.

라즈베리파이 - 파이썬과 C/C++

deepThinkCar는 라즈베리파이4를 CPU 모듈로 사용합니다. 파이썬과 C/C++로 코딩할 수 있습니다. 라즈베리파이에는 OS이미지를 담은 SD카드가 필요합니다. OS이미지를 직접 만들려고 하다면 다음 링크를 참고하세요.

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/os

co:bit은 이미 만들어진 OS이미지를 담은 SD 카드를 판매하고 있습니다. 구매하려면 아래 버튼을 클릭해 주세요.

OpenCV, 딥러닝 차선인식

deepThinkCar는 OpenCV와 딥러닝을 이용해서 차선인식 기능을 실행할 수 있습니다. OpenCV를 통한 차선인식 기능을 통해서 간단한 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 경험할 수 있습니다.
딥러닝 방식의 차선인식 기능은 텐서플로, 케라스 라이브러리를 사용합니다. 그리고 nVIDIA에서 제공하는 자율주행 라이브러리를 사용합니다.
deepThinkCar의 파이썬 코드는 여기서 다운로드 받을 수 있습니다.

https://github.com/cobit-git/deepThinkCar

deepThinkCar 하드웨어

deepThinkCar의 하드웨어는 다음과 같이 구성되어 있습니다.
- 라즈베리파이4 (별도구매, 패키지에 포함되어 있지 않음)
- HAT보드: 전원, I2C 커넥터, 라즈베리파이 GPIO 커넥터 등
- 모터보드:PCA9685 PWM 컨트롤러 , L9110 DC 모터 컨트롤러
- 스티어링 휠 : 3D 프린팅 기구물 + SG90 마이크로 서보모터
- 구동부: DC기어드모터 2
deepThinkCar 조립설명서
https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/assembly
deepThinkCar 하드웨어 테스트 설명서
https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/hardware

deepThinkCar 시작하기

deepThinkCar에는 자동차의 모든 기능을 테스트 할 수 있는 GUI 프로그램이 제공됩니다. 또한 웹을 통해서 deepThinkCar를 조종하고 차선인식 기능을 경험할 수 있습니다.
deepThinkCar의 GUI 프로그램은 co:bit에서 판매하는 co:bit SD 카드에 내장되어 있습니다. 또한 사용자가 깃허브에서 받아서 설치할 수도 있습니다. deepThinkCar 웹 컨트롤러 프로그램 역시 co:bit에서 판매하는 co:bit SD 카드에 내장되어 있습니다. 또한 사용자가 깃허브에서 받아서 설치할 수도 있습니다.시작하기 GUI 프로그램 사용법은 아래 링크를 참고하세요.




웹으로 deepThinkCar 컨트롤 하려면 아래 링크를 참고하세요.

https://github.com/cobit-git/cobit-webRC-car

deepThinkCar 자율주행

deepThinkCar는 딥러닝을 이용해서 차선을 인식하여 기본적인 자율주행이 가능합니다. 또한 deepThinkCar의 라즈베리파이에 딥러닝 가속기를 사용하여 보행자, 신호등 같은 오브젝트를 인식할 수 있습니다. 보행자와 신호등 같은 오브젝트 인식에는 딥러닝 모델 중 MobileNet SSD 모델이 사용됩니다.
deepThinkCar를 사용하여 자율주행을 하는 방법은 다음 링크의 문서르 참고하시면 됩니다.

https://cobit-git.github.io/deepThinkCar_doc/step_1

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