核心亮点

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XR-F3树莓派自动驾驶小车，是一款结合了深度学习、神经网络以及机器视觉技术的自动驾驶小车。采用了与汽车相似的前轮转向机制，即阿克曼底盘设计，确保了其行驶稳定性和高效的转向性能，使其自动驾驶机制与当前流行的新能源汽车相似已成为学术界、科技企业和研究机构中受欢迎的自动驾驶项目之一。

不仅适合电子信息、自动化和人工智能等相关专业的学生学习神经网络算法、深度学习技术以及Linux开发技术，还旨在通过亲身实践和引人入胜的体验，深化用户对人工智能的理解。

本教程从了解小车的硬件入手，涵盖了基本使用方法、二次开发入门，探索神经网络与硬件结合的实现，逐步引导您进入开发和深度学习技术的世界。

阿克曼转向结构

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阿克曼转向机构，作为现代汽车设计的基石，是新能源汽车市场中广泛采用的一项标准技术，特别在自动驾驶领域内备受青睐。该结构通过调整内外轮的转角差异实现精准转向，称为阿克曼转向原理。XR-F3树莓派自动驾驶小车引入了这一概念，实现了100%的阿克曼率，即在转弯时，内轮的转角将大于外轮，这种严谨的设计不仅提高了转向的精确性，也大大促进了机器人学习和研究的效率。

模型训练 自动驾驶

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XR-F3树莓派自动驾驶小车搭载了Tensorflow神经网络框架，仿佛赋予了它与人类大脑类似的思考能力。在其工作过程中，该小车通过摄像头实时采集视频画面，并记录下与每帧画面相对应的速度(即油门量)和转向角度。当积累了充足的数据后，这些原始信息会被输入到Keras人工智能神经网络库中，随后通过Tensorflow框架进行处理，以此训练出精准的模型文件。

①沙盘自动驾驶

自动驾驶模式下，机器人利用其摄像头捕捉的实时画面，与存储在模型文件中的数据权重进行对比，据此决定油门的精确量和转向的具体角度。

②智慧交通 路标识别

通过深度学习模型库的训练，可实现自动驾驶系统根据车道、交通标志和红绿灯等因素，作出准确的路况综合决策。

智能防撞

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在自动驾驶模式下，超声波防撞功能可保障小车安全行驶。前端装配的超声波传感器不断扫描前方障碍，低于安全距离时自动停止。此功能有效预防多车行驶时的追尾事故或偏离轨道导致的撞击围栏，保护车体与周围环境。

跨平台互联控制

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配备自动驾驶沙盘

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*此款已配备自动驾驶套件，如不需要套件请联系商家咨询

硬件分布

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应用场景

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