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A self driving toy car using end-to-end learning

这是一个基于树莓派和普通遥控车改造的自动驾驶小车开源项目，核心目标是实现车道保持功能。项目通过摄像头采集道路图像，利用轻量级卷积神经网络实时预测方向盘转角，让一辆标准RC遥控车能够自主沿着车道行驶。硬件方面，项目保留了遥控车原有的接收器、电机和舵机，在数据采集阶段将舵机PWM信号连接到树莓派的GPIO17引脚，通过collect_data.py脚本同步记录方向盘角度和摄像头图像。自主驾驶时，舵机信号线改接到GPIO18，由树莓派直接控制，drive_me.py脚本负责图像采集、神经网络推理和PWM信号生成的全流程。技术栈以树莓派为核心，使用Python编写控制脚本，神经网络部分采用Keras构建简单的卷积网络，训练代码以Jupyter Notebook形式提供。项目解决了低成本自动驾驶原型验证的问题，特别适合高校实验室、创客爱好者进行端到端自动驾驶的入门实践。它展示了从数据采集、模型训练到实车部署的完整闭环，用户只需准备一辆标准RC遥控车、树莓派和摄像头即可复现。整个方案设计简洁，代码结构清晰，数据采集和模型部署都有详细步骤指导，即使没有深厚的自动驾驶背景也能快速上手。