自动驾驶训练-tub详解

在 Donkeycar 的环境里,"tub" 是一个很关键的术语,它代表的是存储训练数据的目录。这些数据主要来源于自动驾驶模型训练期间收集的图像和控制指令。

Tub 的构成

一个标准的 tub 目录包含以下两类文件:

JSON 记录文件:其命名格式为 record_*.json,主要用于存储车辆控制信息,像转向角度、油门数值等。

图像文件:命名为 cam_image_array_*.jpg,记录的是车辆行驶过程中摄像头所捕捉到的画面。

Tub 的作用

Tub 目录在训练自动驾驶模型时不可或缺。在训练阶段,程序会从 tub 目录中读取图像和对应的控制指令,以此来学习如何根据路况做出合适的驾驶决策。

相关命令示例

在训练模型时,你可以通过 --tub 参数来指定要使用的 tub 目录:

python 复制代码
python manage.py train --tub path/to/your/tub --model ./models/mypilot.h5

要是你有多个 tub 目录,也能同时指定:

python 复制代码
python manage.py train --tub tub1 tub2 tub3 --model ./models/mypilot.h5

数据收集过程

当你使用以下命令收集数据时:

python 复制代码
python manage.py drive --js

系统会自动创建一个新的 tub 目录,并且按照时间戳为其命名,例如 tub_2_19-12-08。这个目录会被保存在默认的 data 文件夹中。

总结

Tub 本质上就是一个数据容器,它把图像数据和对应的控制指令整合在一起,为自动驾驶模型的训练提供了基础数据支持。

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