基于树莓派与Google Coral：从零搭建双目视觉自动驾驶小车实战

特斯拉的 FSD、Waymo 的无人出租车、百端的 Apollo……当我们谈论自动驾驶时，脑海中浮现的往往是那些动辄千万美元研发投入、配备数十个激光雷达的“黑科技怪兽”。

但你是否想过，一个人、一台树莓派、一对摄像头，就能从零打造一辆真正能自主行驶的 AI 小车呢？

这不是科幻，而是 Instructables 上一个真实存在并斩获了 Grand Prize 大奖的开源项目—— AI Self Driving Car。这个项目以 70 个详尽步骤，完整覆盖了从 3D 打印、硬件组装到软件算法配置的全过程。

更重要的是，它用事实证明了一个观点：

自动驾驶不是大公司的专利，它可以是每一个工程师的周末项目。

今天，让我们一同拆解这个硬核项目，看看如何在自己的工作台上，复现自动驾驶的核心技术链。

项目概述：一个可动手的工程闭环

该项目围绕“让小车在道路环境中自主行驶”这一目标，清晰地拆解了自动驾驶的工程实现路径：感知 → 决策 → 控制。它通过摄像头感知环境，利用算法进行理解和决策，再将指令转换为电机控制信号驱动车辆，形成了一个完整且可迭代优化的工程闭环。

为何值得关注？三大核心亮点

1. 纯视觉感知方案

当许多项目依赖激光雷达时，本项目选择了一条与特斯拉技术路线相似的 纯视觉方案。它使用双目立体摄像头实现物理层面的深度感知，搭配180°鱼眼镜头扩大视野，再通过经典的计算机视觉算法进行车道检测和障碍物识别，不依赖海量标注数据，原理直观可靠。

2. 边缘计算赋能实时推理

自动驾驶对延迟要求苛刻。为了实现真正的实时处理，项目引入了 Google Coral USB 加速器。这颗 Edge TPU 协处理器能在功耗仅 2W 的情况下，于树莓派上实现每秒数百帧的神经网络推理，解决了边缘设备算力不足的瓶颈。

3. 完整的工程闭环：自制测试平台

最体现“硬核”精神的，是作者为测试而自制的汽车跑步机。由于无法在真实道路上无限制测试，作者直接设计并制作了一个由电动滚筒组成的平台，让小车“原地跑步”，从而安全、可控、可重复地验证算法。这种“没有条件就创造条件”的工程思维，是项目的灵魂所在。

硬件架构详解

核心电子元件清单

组件	型号/规格	作用
主控制器	Raspberry Pi 4 (8GB)	运行Linux系统，处理视觉算法
AI加速器	Google Coral USB Accelerator	Edge TPU，加速神经网络推理
主摄像头	同步双目立体摄像头	2560×960分辨率，用于深度感知
广角摄像头	树莓派相机 + 180°鱼眼镜头	全景视野，辅助车道检测
辅助控制器	Wemos D1 R32 (ESP32)	WiFi/蓝牙，控制车灯和传感器
距离传感器	VL53L0激光测距 / SHARP红外测距	前方障碍物检测
驱动电机	550有刷电机 + ESC电调	提供动力
转向系统	金属齿轮舵机	精确转向控制
电源	双18650锂电池组	供电（需搭配降压模块）

硬件选型思路：性价比与可靠性

• 为何选择树莓派4而非Jetson Nano？ 树莓派4 + Coral TPU的组合在性价比上更优，功耗和散热管理也更简单，模块化设计便于维护升级。
• 为何选择双目而非单目？ 双目视觉基于三角测量原理直接计算深度，物理原理简单可靠，不依赖数据训练，精度稳定且计算量相对较小。

软件与算法栈

技术栈分层

项目软件架构清晰，自底向上分为四层：

核心算法模块

1. 车道检测
   基于 OpenCV 的经典流水线：图像预处理 → Canny边缘检测 → ROI区域提取 → 霍夫变换检测直线 → 线段聚类和拟合。

2. 深度感知
   双目立体匹配流程：左右图像矫正 → 立体匹配（如SGBM算法）→ 生成视差图 → 将视差转换为深度信息。

3. 实时目标检测
   利用 Google Coral 加速预训练的 MobileNet SSD 模型，实现每秒100+帧的行人、车辆等目标检测。

机械结构与3D打印

项目外壳及大量结构件通过3D打印完成，体现了开源和可定制化的优势。

主要3D打印零件

零件名称	数量	用途
前格栅+保险杠	1	外观及摄像头安装
摄像头支架	1	固定双目和鱼眼摄像头
电池仓	1	容纳双18650电池组
电子元件底座	1	安装树莓派、Coral等
后灯壳	2	安装LED尾灯
跑步机滚筒及支架	多件	测试平台核心部件

后处理技巧

作者分享了几点实用经验：

• 热熔螺母嵌入：使用烙铁将M3热熔螺母嵌入打印件，连接比自攻螺丝更牢固。
• 打磨与喷涂：提升零件外观质感。
• 多次试装：确保各部件公差合适，组装顺畅。

自制跑步机测试平台

这是整个项目最具创意和工程价值的部分，为小车打造了一个专属“健身房”。

设计理念与优势

在真实道路测试危险且受限制，仿真测试又与硬件脱节。自制的跑步机平台实现了：

• 安全：车身固定，避免碰撞损坏。
• 可控：滚筒速度精确可调，模拟不同车速。
• 可重复：相同条件下无限次测试算法。
• 节省空间与成本：无需大型场地，制作成本仅需数百元。

工作原理

小车被固定在中央，其车轮放置在前（驱动）、后（从动）两组滚筒上。电机驱动前滚筒转动，模拟“道路”移动，小车车轮随之转动但车身保持静止，摄像头可以观察到绘制在滚筒上的“车道线”。

项目亮点总结

维度	亮点
完整性	70步详尽教程，从机械到软件全覆盖
创新性	纯视觉方案 + 自制跑步机测试平台
可复现性	完整BOM清单、3D文件、代码全部开源
性价比	总成本约2000-3000元，极具性价比
教育价值	涵盖机械、电子、嵌入式、AI全栈技能
工程思维	体现了“没有条件创造条件”的硬核精神

给复刻者的实践建议

分阶段实施

1. 第一阶段：遥控车基础（1-2周）：完成机械组装和电机控制，实现手动遥控，熟悉硬件系统。
2. 第二阶段：视觉系统搭建（1周）：安装摄像头，配置树莓派与OpenCV环境，开始采集图像数据。
3. 第三阶段：算法开发集成（2-4周）：实现车道检测与深度感知，集成Coral进行目标检测，调试控制逻辑。
4. 第四阶段：测试与优化（持续）：搭建跑步机平台，反复测试，调参，逐步提升自动驾驶性能。

常见问题与解决

问题	解决方案
树莓派过热	加装散热片与风扇，必要时进行降频处理
双目摄像头同步差	使用硬件同步的双目模组，避免软件同步的延迟
电池续航短	使用更大容量电池组，或通过降低处理帧率优化功耗
转向控制不精确	更换金属齿轮舵机，并仔细校准转向中位

总结

1886年，卡尔·本茨发明了第一辆汽车。
2024年，一个普通工程师在车库里造出了自动驾驶汽车。
这中间隔了138年，但技术民主化的速度正在以指数级加快。

当巨头们在自动驾驶赛道投入数十亿美元时，这个项目用不到3000元人民币证明：核心技术并不神秘，阻止普通人进入的往往不是技术门槛，而是信息壁垒。

这70个步骤，不仅是一份造车教程，更是一份打破信息壁垒的宣言。它告诉每一位好奇的工程师、学生和爱好者：你完全可以从零开始，亲手理解和掌握这项改变世界的技术。

这，正是开源精神与工程实践最动人的结合。如果你也对动手实现 AI 应用充满热情，欢迎来 云栈社区 的 开源实战 板块，探索更多有趣的项目。

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项目原文地址：https://www.instructables.com/AI-Self-Driving-Car/