(P) Projet de conduite autonome – F1 ne sera plus jamais le même!

Je t’ai avec le titre, n’est-ce pas;)

Je suis un énorme nerd ML, et je suis particulièrement intéressé par les applications pratiques. Tout le monde parle de LLMS ces jours-ci, et j’en ai moi assez au travail, alors peut-être qu’il y a de la place pour un projet ML plus traditionnel pour un changement.

J’ai toujours été étonné de voir à quel point l’IA est mauvaise en conduisant. C’est l’une des rares choses que les humains semblent faire mieux. Mais ils essaient toujours. Regardez simplement Abu Dhabi F1 AI Race.

Mon programme de projet est simple (et peut-être un peu le vol). Je développerai un agent de conduite autonome qui batra les humains à différentes échelles:

1. Toy RC Car
2. Voiture RC Performance
3. Coup de pied
4. Carnet de stock
5. F1 (lol)

Je me concentrerai sur la conduite réelle du monde réel, car le monde du simulateur semble déjà dominé par l’IA.

J’ai développé une planification d’itinéraire basée sur les processus gaussiennes qui code la dynamique du véhicule dans un modèle probabiliste. L’idée est de l’utiliser comme un pont entre les simulations et le monde réel, ou même de remplacer complètement la partie de simulation.

Tech-Stack:

Langues:

Python (CV, AI) / Notebooks (EDA). C ++ (intégration)

Matériel:

ESP32 (contrôle du véhicule), caméras (CV)

Sujets ML:

Processus gaussien, localisation en temps réel, PID prédictif, conduite autonome, traitement d’image

Chronologie du projet:

2025-04-28

Une voiture Toy RC (échelle 1:22) a été modifiée pour être contrôlée par ESP32, qui peut recevoir des instructions via UDP. Une webcam stationnaire filme l’avion de conduite. Le code Python avec OpenCV est utilisé pour localiser l’objet sur un plan 2D. Le contrôleur P est utilisé pour suivre un itinéraire virtuel. Étapes suivantes: Formation de la dynamique de la voiture dans le modèle GP et optimisation du plan d’itinéraire. PID avec des capacités prédictives possibles pour exécuter le plan. C’est nous en: nous:

Localisation CV et contrôleur P

Je veux garder ces rapports courts, donc je n’irai pas trop dans les détails ici, mais j’aime vraiment en parler davantage dans les commentaires. Demandez simplement!

J’espère juste que je pourrai terminer avant qu’Agi ne rende tout le développement traditionnel de ML obsolète.