论文总字数：20991字

摘 要

近年来，经济发展带来人民生活水平的提高，也加速推进了智能汽车产业的飞速发展，越来越多的人民群众选择相信无人驾驶和智能汽车。同时，由于人们逐渐倾向于选择自驾出行，智能汽车的需求量也出现爆发性增长。

纵横交错的交通网络看似复杂，并且是呈现出不规则的状态，但我们却可以探索出其中的奥秘，使得智能汽车在行驶的过程中遵循某种规则来适应不同的道路情况，真正实现无人驾驶。

本文以树莓派为基础，通过红外传感器，超声波传感器实现小车的基本运动模型，基于OpenCV框架和PICAM搭建人脸识别模型，最后通过可视化技术对智能小车运动的结果进行展示。

关键词：智能小车 树莓派 运动模型 人脸识别 OpenCV

The design of the intelligent car Based on Raspberry Pi

ABSTRACT

In recent years, economic development has brought an improvement in people’s living standards，and has also accelerated the development of domestic film industry. More and more people now choose to entertain through movies. At the same time, users are inclined to express their opinions, attitudes and emotions on the public platform gradually, so the number of movie reviews on the Internet has also been exploded.

The huge movie reviews may seem trivial and irregular text information, but it contains a huge amount of research value. Focusing on film reviews, tapping potential emotional information of the audiences will help new audiences make decisions. It also helps to serve as a reference for movie theater screening and helps moviegoers analyze the subject audiences like, then they can create films for market demand.

In this article, a series of short reviews on Douban website are used as a corpus. The web crawler crawls Douban short comments. Based on the TensorFlow framework, a recurrent neural network model is constructed. The deep learning method LSTM and GRU models are used to classify the text and determine the emotional polarity of the comments. Finally, the results of the sentiment analysis are presented through visualization techniques.

Key Words: Douban reviews; web crawler; sentiment analysis; recurrent neural networks; TensorFlow

目 录

第一章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2 研究现状 1

1.2.1 树莓派智能小车躲避障碍物 1

1.2.2 树莓派智能小车环境识别 2

1.3 本文主要工作 2

1.4 本文章节安排 2

第二章 相关理论技术 4

2.1 树莓派相关知识 4

2.1.1 树莓派原理图 4

2.1.2相关感应器介绍 6

2.2树莓派编程相关知识 8

2.2.1 python中GPIO库 8

2.2.2 树莓派小车控制 8

2.2.3 超声波避障 8

2.2.4红外循迹 9

2.2.5人脸识别相关知识 9

2.2.6卷积神经网络 10

2.3 本章小结 12

第三章 树莓派智能小车设计 13

3.1 基本运动 13

3.2 红外遥控 14

3.4 红外循迹 15

3.5 超声波避障 16

3.6 本章小结 16

第四章 人脸识别 17

4.1 OpenCV 17

4.2 人脸检测 17

4.2.1获取人脸 17

4.2.2人脸检测——haar分类器 17

4.2.3 人脸捕捉与保存 19

4.3 模型的搭建与训练 20

4.3.1 原始图片的处理 20

4.2.2 模型的搭建 20

4.2.3 二维卷积层 21

4.2.4 激活函数层 21

4.2.5 池化层 22

4.2.6 Droupout层 23

4.2.7 Flatten层 23

4.2.8 全连接层 24

4.2.9 输出层 24

4.2.10 最终模型展示 25

4.2.11训练模型 25

4.4 人脸识别 26

4.4本章小结 28

第五章 总结与展望 29

5.1 总结 29

5.2 展望 29

参考文献 31

致谢 33

第一章 绪论

1.1研究背景

树莓派在某种程度上也可称作计算机，它非常的便宜，小巧，而且它是完全可编程的。在树莓派上可以实现很多很酷的项目，比如：人脸识别，云存储服务器等。值得一提的是树莓派是一个相当新的设备，2012年一经官方发出便引起了一阵旋风。开发人员利用树莓派可以开发出很多很有意思的功能。

汽车已经是人们出行必不可少的工具。随着科技的不断发展智能汽车也渐渐进入大众的视野，随之而来的无人驾驶成为了当下的热门。人类驾驶汽车基于一定的规则，其中最简单的规则就是避开障碍物，要想发展智能汽车最先研究的是如何避开障碍物，使汽车安全正常的驾驶。避开障碍物的实现有很多方法：超声波，红外线，雷达……。无人驾驶中避开障碍物只是基础，人类驾驶汽车的规则非常复杂：在合法的车道上行驶，识别交通信号灯，识别交通信号牌……，要想真正的实现无人驾驶，这些是不可避免的问题。

基于树莓派的智能小车可按照事先设计好的程序自动运行，不需要人为的管理。基于这样的特性，树莓派智能小车可以很好的用于研究无人驾驶。在树莓派智能小车上安装各种感应器如：超声波感应器可以实现超声波避障，红外感应器可以实现识别车道……，这样便可以简单安全的实现模拟无人驾驶。不仅如此在一些特殊的情况下也可做出一定的模拟，如军事方面等。

1.2 研究现状

现阶段无人驾驶等级划分为L0~L5，L0为最低级，驾驶员完全掌控车辆，L5为最高级，自动系统在所有条件下均能完成驾驶任务。目前L4已经商业化，代表着无人驾驶在大多数环境下可代替人类。

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