Donkey Car Framework – so nennt sich das spannende Projekt, das Adam Conway und Will Roscoe im November 2016 ins Leben gerufen haben. Ihre Idee: Ein Framework anzubieten, mit dem Technikbegeisterte und Bastler einfach in die Welt der selbstfahrenden Autos im Modellformat einsteigen können. Für mich sprechen dabei insbesondere die große internationale Community, die freie Verfügbarkeit der Software, der Donkey Car Simulator und die Möglichkeit, auf Standard-Modellbauteile zurückzugreifen. Durch die Verwendung klassischer RC-Modellautos sinken die Kosten deutlich, was den Einstieg zusätzlich erleichtert.
Ursprünglich war das Donkey Car Framework für den Raspberry Pi konzipiert. Dieser kleine, weltweit meistverkaufte Einplatinencomputer mit seiner enormen Anhängerschaft legte den Grundstein für den Erfolg des Projekts. Seit der Veröffentlichung des NVIDIA Jetson Nano 2019, der über eine leistungsstarke GPU-Architektur und eine ähnliche ARM-CPU wie der Raspberry Pi verfügt, hat das Donkey Car Framework zusätzlich eine Integration für den Jetson Nano erhalten. Der große Vorteil: Auf dem Jetson Nano lassen sich dank der GPU neuronale Netze direkt trainieren. So kann das System komplexe KI-Aufgaben wie Deep-Learning-Berechnungen effizient bewältigen. Der Raspberry Pi 4 mit 4 GB RAM, aber ohne GPU-Unterstützung, ist hier klar im Nachteil. Das in Python geschriebene Framework mit seiner guten Inline-Dokumentation bietet jedoch auch Raspberry-Pi-Nutzern einen schnellen Einstieg in die Welt der selbstfahrenden Roboter-Autos und der künstlichen Intelligenz. Ein weiterer großer Pluspunkt ist der Donkey Car Simulator, mit dem sich erste Schritte ganz ohne teure Hardware auf einem normalen Laptop oder PC machen lassen.
Mein Fazit: Durch die gelungene Kombination aus Simulationslösung und physischem Modellauto ist das Donkey Car Framework sehr praxisorientiert, leicht verständlich und damit ideal für Einsteiger in die Themen künstliche Intelligenz und autonom fahrende Roboter-Autos.
Keine graue Theorie, sondern ein praktischer Einstieg in:
- Künstliche Intelligenz und Deep-Learning
- Simulation und Erzeugen synthetischer Daten
- Training von neuronalen Netzen
- Testen des neuronalen Netzes in der realen Welt
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Bau eines Roboter-Autos
E-Book – Download:
Deutsch: 20210627-Donkey-Car-E-Book-v-0-1-0-de-Ingmar-Stapel
English: 20210627-Donkey-Car-E-Book-v-0-1-0-en-Ingmar-Stapel
Installationsanleitung – Windows
Das folgende Video zeigt, wie das Donkey Car Framework und der Simulator auf einem Windows-10-PC installiert werden können:
Installationsanleitung – Ubuntu
Dieses Video beschreibt, wie das Donkey Car Framework und der Simulator auf einem Ubuntu-20.x-PC installiert werden können:
Donkey Car – Simulator Race
Im nächsten Video seht ihr vier neuronale Netze, die im Donkey-Car-Unity-Simulator gegeneinander antreten. Sie fahren autonom Rennen und können sich sogar zurück auf die Strecke navigieren, wenn sie einmal ins Abseits geraten:
Donkey Car – RC-Modell
Hier seht ihr das reale Donkey Car in Aktion, wie es vollkommen autonom fährt. Genau diese Konstruktion wird im kostenfreien E-Book auf meiner Website beschrieben:
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