colab

AI 自動運転 DonkeyCar Google Colab でトレーニング

事前準備（作業PCのブラウザで実施）

　　ファイル（リンク）
　　　　　ここ↑を右クリック → ダウンロード

　　GoogleDrive のマイドライブに donkey の名前でフォルダを作成する

ここからは直前準備（Colab での作業開始時に実施）

　　作業PCのブラウザで「colab」を検索
　　「Colaboratoryへようこそ」を開く
　　ログイン
　　メニューの「ファイル」→「ノートブックをアップロード」をクリック
　　上でダウンロードしたファイルをアップロードする

　　Colabの画面が開いたらフォルダアイコンをクリック

　　「sample_data」だけであることを確認

１．GPUの選択

　　メニューの「ランタイム」の「ランタイムのタイプの変更」を開いて
　　ハードウェアアクセラレータを「GPU」にして保存

２～６．環境構築

　　順に［　］の部分をクリックして回転が止まるまで待つ

　　準備２で GoogleDrive が drive としてマウントされる
　　準備３で donkeycar のフォルダが出来る

　　準備５でエラーが出るがスルー
　　準備６でmycarのフォルダが出来る

　　準備２～６はノートブックを開いたとき一度だけ行う

７．教師データを Google Drive 経由で Colab にアップロード

　　ラズパイターミナル画面にて
　　dataフォルダーにある tubフォルダーを確認

ls ./data -l

　　tub_n_YY-MM-DDフォルダが溜まっている場合
　　トレーニングに不要なフォルダを削除する

rm -r ./data/tub_n_YY_MM_DD

　　mycar に古い data.zip があれば消す
　　dataフォルダと myconfig.py を圧縮して data.zip を作る

rm ./data.zip

zip -r data ./data ./myconfig.py

　　作業PCから VNC でラズパイにログインしてラズパイの WebBrowser を起動
　　　　　　　　↑RealVNC Viewer（リンク）
　　data.zip を GoogleDrive のマイドライブ/donkey にアップロード

　　Colab に data.zip がアップロードされる

８．圧縮を解凍

９．トレーニング実行
　　要した時間と出来たファイルを確認

１０．ファイルをラズパイにダウンロード

　　ラズパイの GoogleDrive で donkey/mypilot.tflite を mycar/models/ にダウンロードする

　　ラズパイのターミナルで確認

ls ./models -l

　　自動運転が可能となる

オプション機能

１１．準備
　　オプションで教師データから動画を作成するときにインストールが必要
　　これもノートブックを開いたとき一度だけ行えば良い

１２．教師データからカメラ画像の動画を生成する

１３．教師データから saliency(顕著性)マップの動画を生成する

　　tub_n_yy-mm-dd を実際のファイル名に合わせて書き変えてから実行する
　　GooglDrive に生成された .mp4 ファイルを PC にダウンロードして再生する

参考情報

ブラウザ以外のラズパイと GoogleDrive のファイルのやり取り

　　コマンドラインツール
　　Gdrive（リンク）

　　マウントする
　　google-drive-ocamlfuse（リンク）

　　どちらも DonkeyNagoya では未確認