라즈베리파이와 파이토치로 만드는 인공지능 자동차

라즈베리파이와 파이토치를 활용해 스스로 보고 판단하는 인공지능 자율주행 자동차를 직접 만들어 보는 실습형 안내서입니다. 이 책은 자동차 조립과 개발 환경 구축에서 시작해 시각 정보 처리, 데이터 수집, 인공지능 모델 학습과 적용, 그리고 자율주행 구현까지 전체 과정을 하나의 흐름으로 체계적으로 안내합니다.
하드웨어 조립과 파이썬 개발 환경 구성부터 시작해 카메라 영상 처리, 서보모터와 모터 제어, 다양한 센서 입력 처리까지 실제 자동차를 제어하는 데 필요한 기본 기술을 단계적으로 익힐 수 있습니다. 또한 OpenCV를 활용한 이미지 처리와 객체 인식으로 시각 정보를 이해하는 방법을 배우며, 파이토치를 사용해 자율주행에 필요한 학습 모델을 생성하고 개선하는 전 과정을 경험할 수 있습니다.
학습한 모델을 라즈베리파이에 적용해 실제 자동차를 자율주행하도록 구현하는 내용은 이 책의 핵심입니다. 차선을 유지하며 주행하는 자율주행부터 신호등, 보행자, 횡단보도와 같은 실제 도로 요소를 인식해 반응하는 확장 기능까지 포함하고 있어 실전 프로젝트 완성을 목표로 하는 독자에게 적합합니다.
이 책은 자율주행과 인공지능 기술을 처음 접하는 입문자부터 실습 프로젝트를 통해 깊이 있는 이해를 원하는 독자까지 모두 활용할 수 있도록 구성된 종합 실습 안내서입니다.

챕터1. 자율주행 자동차 시작하기
1-1.자율주행 개요 및 학습 목표 15
자율주행 자동차란 무엇인가? 15
자율주행 기술의 발전 단계 16
라즈베리파이 기반 자율주행 시스템 구성 17
자율주행 자동차 학습의 흐름 18
학습 목표 19
배운 내용의 활용 19
1-2.자율주행 자동차 조립하기 20
바닥 면 모터 및 조향장치 조립하기 20
윗면 제어부 조립하기 34
1-3.라즈베리파이 개발 환경 구성 48
라즈베리파이 이미지 설치하기 48
자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기 56
1-4.파이썬 가상환경 구성 및 필수 라이브러리 설치 78


챕터2. 카메라 및 서보모터 사용자 라이브러리 만들기
2-1.OpenCV사용을 위한 카메라 라이브러리 만들기 99
mycamera 라이브러리 만들기 100
2-2.카메라 라이브러리 활용하여 OpenCV로 활용하기 104
mycamera 라이브러리를 불러와 사용하기 104
카메라 화면 뒤집기 105
2-3.서보모터 라이브러리 만들기 107
I2C 설정하기 107
서보모터 라이브러리 만들기 108
2-4.서보모터 라이브러리 활용하여 앞바퀴 조향하기 114
라이브러리 활용해서 서보모터 조향하기 114


챕터3. 자동차의 기능 다루기
3-1.LED 제어하기 119
LED 깜빡이기 120
코드 안전하게 종료하기 122
다양한 방법으로 GPIO 제어하기 123
여러 개의 LED 제어하기 124
다양한 방법으로 여러 개 LED 제어하기 125
DigitalOutputDevice 사용해서 GPIO 다루기 126
3-2.버튼 입력받기 128
버튼 상태 확인하기 129
버튼을 누를 때만 동작하기 130
이벤트 기반 콜백 방식으로 버튼을 누르면 한 번만 동작하기 131
InputDevice 사용해서 GPIO 상태 확인하기 133
3-3.부저 출력하기 135
부저 출력하기 136
긴급음 출력하기 137
버튼을 눌러 다양한 소리 출력하기 138
3-4.DC모터 구동하기 140
모터 속도 제어하기 141
모터의 방향 제어하기 143
함수 만들어 모터 제어하기 145
3-5.시리얼 블루투스 통신으로 자동차 제어하기 148
블루투스 시리얼통신으로 스마트폰과 데이터 주고받기 150
데이터 수신받아 LED 제어 조건 설정하기 154
데이터 수신받아 LED 제어 완성하기 156
데이터 수신받아 자동차 조종조건 설정하기 158
데이터 수신받아 자동차 조종 완성하기 161


챕터4. OpenCV 배우기
4-1.OpenCV 영상 처리 기초 165
이미지 불러와 뒤집어 출력하기 165
이미지 자르기 166
이미지 색상 변환 167
이미지 블러링 170
이미지 저장하기 172
4-2.바코드 및 QR코드 검출하기 175
라이브러리 설치하기 175
바코드 및 QR코드 만들기 175
바코드 및 QR코드 인식하기 177
인식한 조건으로 LED 제어하기 179
4-3.도형(네모, 세모) 및 색상 검출하기 181
색상 검출하기 181
도형 인식하기 183
도형 및 색상 인식하기 185
4-4. 파란 삼각형 도형을 따라가는 자동차 만들기 188
파란 삼각형 검출하기 188
검출된 객체를 이용하여 이동 방향 결정하기 190
실제 자동차를 움직여 파란 세모 도형을 따라가기 194


챕터5. PyTorch 기초 배우기
5-1.PyTorch란 무엇인가? 199
라이브러리 설치 199
PyTorch 불러오기 & 버전 확인 199
계산기처럼 사용하기 200
Tensor는 계산 과정을 기억한다 201
자동미분으로 기울기 구하기 202
여러 변수의 자동미분 202
기울기를 이용해 오차를 줄이는 방향으로 이동 203
5-2.Tensor 실습 205
Tensor 만들기와 기본 성질 확인 205
연산과 축(reduction) 다루기 206
모양 바꾸기(reshape/view), 차원 추가/제거 207
NumPy ↔ Tensor 변환과 메모리 공유 208
5-3.자동미분 이해하기 209
단일 변수의 기울기 계산 (.backward() 사용) 209
여러 변수의 기울기 계산 210
기울기 누적과 초기화 (zero_() 사용) 211
연산 추적 중단 (detach()와 torch.no_grad()) 212
5-4.신경망 기본 구성 213
Linear 레이어로 순전파(Forward) 이해 213
손실함수 + 옵티마이저 + 한 사이클 학습 214
ReLU를 포함한 간단 MLP 학습 216
모델 저장/불러오기(state_dict)와 추론 218


챕터6. 인공지능 자율주행 데이터수집
6-1.OpenCV를 활용해 자동차 조종 화면 만들기 221
조향과 속도를 위한 슬라이드 추가하기 221
자동차 이동, 멈춤 기능 구현하기 224
실제 자동차 움직임 구현하여 조종하기 226
6-2.OpenCV를 활용해 이미지 처리하기 229
이미지 출력하기 229
이미지 자르기 231
이미지 색상 변환 및 필터 처리 232
이미지 크기 조절하기 233
6-3.데이터수집하기 235
조종 화면과 이미지 처리 코드 합치기 235
이미지 저장하기 238
데이터학습 242
6-4.수집된 데이터 압축하여 PC로 이동하기 244
데이터압축하기 244
PC로 전송하기 245


챕터7. 파이토치로 모델 학습하기
7.1 윈도우에 thonny IDE 설치 249
thonny 설치 249
thonny 추가설정 254
7-2. 파이썬 가상환경 구성 및 라이브러리 설치 256
가상환경 구성 256
라이브러리 설치 259
7-3. 자율주행 자동차 학습모델 생성하기 264
1.video.zip 파일 압축 풀기 264
2.라이브러리 설치 확인 268
3. 데이터 불러오기 270
4.조향각의 분포를 확인 272
5. 학습 데이터와 검증데이터를 분리 274
6.이미지 읽어오기 및 정규화 276
7.nvidia 모델 구성 279
8. 학습 데이터 생성 283
9. 모델 학습 (10분가량 소요) 286
10. 결과 확인 293


챕터8. 학습 모델 적용 및 자율주행 구현
8-1.PC에서 모델 가져오기 299
모델 폴더 생성 299
모델 파일 라즈베리파이로 이동 300
8-2.라이브러리 설치 및 확인 303
라이브러리 설치하기 303
라이브러리 및 파이썬 버전 확인 304
8-3.모델 불러와 테스트하기 306
모델 불러오기 306
불러온 모델을 이용해서 각도 예측하기 307
8-4. 차선 유지 자율주행 실습 311
조향각에 따라 서보모터 움직이기 311
모터 구동하여 자율주행 완성하기 313


챕터9. 인공지능 객체 검출 yolov8
9-1.YOLOv8로 객체 검출하기 319
라이브러리 확인 319
기본 예제로 객체 검출하기 320
검출된 객체로 조건 설정하여 부저 울리기 324
9-2.신호등, 보행자, 횡단보도 학습하여 사용자 모델만 들기 326
라즈베리파이에서 버튼을 눌러 사진 찍어 저장하기 326
압축하기 329
데이터 라벨링 331
9-3.자율주행 + 객체 검출 적용하기 352
모델 파일 라즈베리파이로 이동 352
내가 만든 모델로 객체 인식하기 353
자율주행에 객체 인식 모델 적용해서 주행하기 355
사람이 검출되면 멈추기 361

장문철 현) 미랩 대표
전) 부천대학교 정보통신과 겸임교수 역임


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