Edge2AI自动驾驶汽车教程

介绍

自动驾驶汽车是Cloudera自动驾驶汽车的开源版本。这款无人驾驶微型汽车由3个摄像头，LiDAR和游戏控制器提供动力，并连接到Jetson TX2板上。TX2运行机器人操作系统（ROS）并控制汽车的运动。最终，如果我们有多辆汽车，我们可以在汽车上训练模型，然后将该模型发送给CDSW并执行联合学习。在本教程中，我们将汽车数据发送到云中的Hadoop HDFS。我们使用CDSW运行Keras训练模型，然后将模型保存到HDFS。该模型经过训练，可以从跑道上克隆人的驾驶行为，以基于中心摄像头框架预测转向角，该摄像头框架使用ROS控制汽车。最后，将模型重新部署到汽车中，以说明Edge To AI的生命周期。

学习目标

•将MiNiFi C ++代理安装到Jetson TX2上

•了解TX2的汽车传感器数据

•构建用于Emi数据管道的ETL数据管道，以用于CEM

•将MiNiFi数据管道连接到NiFi数据管道

•将NiFi管道连接到Hadoop HDFS

•挖掘CDSW中的HDFS数据

•在CDSW中训练Keras CNN模型

•保存到HDFS

•建立NiFi管道以引入HDFS模型。

•将模型从NiFi发送到MiNiFi

•使用MiNiFi部署模型

后续博客会将该内容分成三个教程进行讲解：

• 在边缘提取汽车传感器数据

• 将汽车边缘数据收集到云中

• 人工智能到边缘