Jetson Nano 自動走行 画像収集編

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前回はJetson Nanoの初期セットアップをしました。

今回は、Jetson Nanoで自動走行をするやり方をいくつかのパートに分けて解説しようと思います。
このパートでは、画像収集のやり方を説明します。

準備

必要なもの

今回必要な物をリスト化しておきました。
・パソコン
・Jetson Nanoのロボット
・ゲームコントローラー(USBの有線コントローラー)
・インターネット
です。

ロボットに接続

ロボットの電源を起動してSSHでアクセスします。SSHの確認は以下のコマンドを入力して確認します。

$ sudo systemctl status ssh

サービスが止まっているのなら以下のコマンドを利用して起動してください。

$ sudo systemctl start ssh

もしインストールされていなければ以下のコマンドを端末に入力してインストールしてください。

$ sudo apt install ssh

これでインストールはできました。

SSHに接続するためのクライアントソフトがあると便利なのでダウンロード&インストールしておきましょう。また、WindowsのコマンドプロンプトやMacOSのターミナルでも接続できますが、あまりおすすめしません。
僕は、「terminal」を利用しています。

必要なファイルのダウンロード

今回使用するプログラムのダウンロードをします。プログラムはGitHubに公開されています。

GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetbot: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.
An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano. - GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetbot: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.

赤い線の部分のリンクをコピーします。そして、SSHで次のように打ちます。[リンク]の部分はコピーしたリンクを貼り付けてください。

$ cd
$ mkdir program
$ cd program
$ sudo git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetbot.git

ダウンロードが始まるので終るまで待ちましょう。ダウンロードが終わったらフォルダーやファイルが出来ていると思います。

プログラムの実行

プログラムを実行していきます。Jupyter Labにアクセスします。「http://[ipアドレス]:8888」でアクセスできます。

アクセスしたら先ほど作ったディレクトリー[/home/[username]/program]を開きます。中にフォルダーがあるので今回実行するプログラムが入っているディレクトリーまで移動します。[/home/[username]/program/jetbot/notebooks/road_following]

その中に[data_collection_gamepad.ipynd]ファイルがあります。これを開きます。

開くとプログラムが出てきます。上から順番にセルを実行していきます。

ゲームコントローラーを認識させます。囲った部分をセルを実行して、コントローラーのボタンを押すと下のパラメーターが表示されます。

コントローラーを押してもパラメーターが表示されなかったり、エラーが出る場合は(index=0)の部分を変更するとエラーが直る可能性があります。数字の部分はサイトで確認することができます。

Gamepad Tester
Test gamepads, controllers, joysticks, and other peripherals that use the web gamepad API. Compatible with XBox, Playstation, Switch, and many others.

最後から2つ目のセルを実行するとデータ収集するカメラの画面が出てきます。これを利用して画像収集していきます。100枚以上の画像ファイルがあるといいと思います。これで画像収集は終了です。

まとめ

画像収集が終了しました。次回はトレインモデルを作成します。

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