謝作如　王海濤

問題提出

智慧交通是人工智能應(yīng)用的一個重要場景，無人駕駛則是一種利用各種傳感器、控制系統(tǒng)和人工智能算法實現(xiàn)對汽車自主控制的技術(shù)，是智慧交通的核心技術(shù)。在中小學(xué)開設(shè)無人駕駛課程，讓機械結(jié)構(gòu)、智能控制和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)融合起來，是一門很有價值的跨學(xué)科課程。但無人駕駛課程開設(shè)難度較大，除了對授課教師要求較高外，還需要一系列硬件支持，比如內(nèi)置支持模型推理能力芯片的小車價格往往達(dá)數(shù)千元。

考慮到大部分中小學(xué)校的創(chuàng)客空間或機器人實驗室有現(xiàn)成的可編程機器人小車，而這些小車一般都能支持2.4G、藍(lán)牙和Wi-Fi 等遙控。那么，能否給小車配上無線攝像頭增加視覺能力，用較低的成本開展無人駕駛課程呢？

技術(shù)分析：無人駕駛的實現(xiàn)

常見無人駕駛小車功能分析

據(jù)不完全調(diào)查，為中小學(xué)開發(fā)無人駕駛課程核心器材（小車）的企業(yè)不多。筆者從轉(zhuǎn)向、感知、控制等角度對中小學(xué)無人駕駛小車的技術(shù)進行了分析。最常見的轉(zhuǎn)向方式是兩輪差速和麥克納姆輪，部分高端的小車會采用阿克曼轉(zhuǎn)向，即類似真實汽車，用方向盤（舵機控制）形式轉(zhuǎn)向。攝像頭是必備的感知設(shè)備，外加一些紅外避障傳感器，高端的小車還會配置激光雷達(dá)，使用SLAM 技術(shù)。高端小車會使用ROS 控制系統(tǒng)，而對于低齡段學(xué)生，用Python 結(jié)合GPIO 或pinpong 庫，也是常見的選擇。一般都會使用具備一定算力的主板，以樹莓派和Jetson Nano 為主，有的會用高端國產(chǎn)芯片；相對低端的產(chǎn)品會使用Arduino、ESP32 類主板，使用智能攝像頭推理，但大家一般也不會把這些小車看作無人駕駛小車。

無人駕駛的低門檻實現(xiàn)

從任務(wù)執(zhí)行角度看，無人駕駛小車的控制主要包括車速、方向和車燈（有些會加鳴笛）。而環(huán)境感知部分除去高端SLAM 建圖（需要激光雷達(dá)），僅需對車道、交通標(biāo)志和行人進行識別。正是這些識別功能對小車主板提出了較高的要求，如果對小車實時反饋要求不高，則可用遠(yuǎn)程推理結(jié)合遙控方式實現(xiàn)，可顯著降低“無人駕駛”的門檻。其中，遠(yuǎn)程推理是指用電腦（服務(wù)器）對攝像頭畫面進行推理。如圖1 所示，可以選擇無線攝像頭將畫面?zhèn)鬏數(shù)狡胀娔X，根據(jù)推理結(jié)果以無線方式發(fā)送控制信號，無線攝像頭既可以裝在小車上，也可以裝在小車運動的場地上方。如裝在小車上，可以做第一視角的無人車，跟現(xiàn)有的無人車功能非常類似；如裝在小車運動場地上方，則可返回小車的位置信息。當(dāng)然，兩種方式也可同時存在。

項目測試：做一輛無人駕駛小車

筆者在學(xué)校創(chuàng)客空間選擇了一款現(xiàn)有的小車進行測試。其中，小車用“麥昆”，無線攝像頭選擇了ESP32-CAM。

可編程遙控小車的選擇

麥昆小車套件僅僅提供了底盤， 控制板可采用micro：bit 和掌控板，性價比高。其中，micro：bit 支持2.4G的控制，可以與其他micro：bit 板子通訊。掌控板則支持Wi-Fi，可采用MQTT、HTTP 或Socket 通訊，使用更加靈活。

ESP32-CAM 是基于ESP32芯片設(shè)計的一款開源硬件，價格不到30 元，融合了Wi-Fi 和藍(lán)牙通訊功能，適用于需要拍照、錄像、圖像處理等應(yīng)用場景。筆者還特意刷寫了1 個固件，能通過串口配置ESP32-CAM 的Wi-Fi 信息，然后以HTTP 方式就能獲取攝像頭的畫面信息。

無人駕駛技術(shù)實現(xiàn)

為了用最簡潔的方式控制小車，筆者放棄了常見的MQTT 協(xié)議，選擇了Socket，因為MQTT 還需單獨部署MQTT 服務(wù)器。具體的工作流程如圖2 所示，電腦端借助OpenCV 獲取ESP32-CAM 的畫面，經(jīng)過XEduhub 模型推理后，借助XEduGPIO 庫發(fā)送指令給掌控板，掌控板再驅(qū)動小車，麥昆小車就成了一輛擁有強悍算力的智能小車。

流程圖中的XEduGPIO 庫是為活動專門編寫的，內(nèi)置了Socket 連接的各種協(xié)議。核心類CarComm 提供了speed、servo、led 和stop 這 4 種最基本的方法，分別用于驅(qū)動小車前進、舵機轉(zhuǎn)動、改變Led 狀態(tài)和停止運動。在XEduGPIO 庫的支持下，4 行代碼即可實現(xiàn)小車的驅(qū)動。當(dāng)然，掌控板也需進行相應(yīng)的Socket 編程，寫好相應(yīng)的固件，刷入即可運行。

在電腦端讀取ESP32-CAM 畫面需要用OpenCV，參考代碼如下。畫面推理則需先訓(xùn)練模型，再借助XEduHub推理。因MMEdu 從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型訓(xùn)練已經(jīng)提供了完整的操作流程，這里不再展開，請參考XEdu 文檔。

活動設(shè)計：從人車合一到無人駕駛

2024 年1 月，全國青少年人工智能創(chuàng)新實踐活動在上海南洋中學(xué)舉辦，以上述無人駕駛小車為基礎(chǔ)，設(shè)計了1個線下活動——八段錦巡線推物挑戰(zhàn)賽。參加活動的學(xué)生需獨立完成小車的機械拼裝、配置Wi-Fi 信息，然后測試“人車合一”任務(wù)，再挑戰(zhàn)“無人駕駛”任務(wù)。小車活動地圖如圖3 所示。

“人車合一”任務(wù)指學(xué)生在電腦攝像頭前，通過自己的人體姿態(tài)控制小車移動和鏟子起落，按跑道軌跡將物體分別移至3 個目的地?！盁o人駕駛”任務(wù)則要求使用電腦讀取小車上的攝像頭畫面，根據(jù)推理結(jié)果控制小車自主完成八段錦姿態(tài)分類任務(wù)，小車能合理規(guī)劃路徑，完成尋找地圖中與目標(biāo)八段錦姿態(tài)相同的立牌（豎立呈現(xiàn)的圖片）并轉(zhuǎn)動鏟子?；顒蝇F(xiàn)場如圖4 所示。

總結(jié)與反思

50 多名來自全國各地的學(xué)生參加了上述活動，他們中大部分是第一次接觸無人駕駛，表現(xiàn)出了巨大的熱情，邊學(xué)習(xí)邊探究，收獲頗豐。一些現(xiàn)場觀摩的教師也頗為驚喜，他們沒有想到無人駕駛還可以用這種低成本的方式實現(xiàn)，并表示要盡快實施并設(shè)計一套完整的人工智能課程。實際上，這套低成本方案不僅可用于無人駕駛，還可用于無人機的智能巡檢、智慧農(nóng)場的蟲害監(jiān)測、保護區(qū)的生態(tài)監(jiān)測等有趣的課程內(nèi)容。