comma.ai George Hotz 挑战谷歌的自动驾驶系统测试搭建过程

最近comma.ai George Hotz 开源了他们的自动驾驶系统，扬言挑战谷歌tesla，什么，你没听说过，那请看本号的前一篇介绍文章或搜索相关内容。

本文下面就来介绍一下如何搭建相关环境测试commaai开源的深度网络自动驾驶系统；在 github.com/commaai/research 我们可以看到对此系统的简单介绍，文档介绍了有两个子系统需要训练：Drive Simulator和Steering Angle model，看内容需要先训练Drive Simulator模型，Drive Simulator模型用到了VAE、GAN等最新的深度网络模型，代码也是使用了GPU进行训练，因此我们需要GPU服务器，为了方便测试，我们使用亚马逊云GPU服务器；

亚马逊云服务器的购买搭建等细节如不清楚请自行谷歌。

看文档介绍，系统依赖anaconda python;tensorflow 0.9; keras,cv2.

为了测试此自动驾驶系统，我们必须安装好所有这4个依赖，及测试发现还需要安装Pillow，亚马逊云服务器的GPU是3.0，tensorflow默认不支持，所以需要从新编译安装tensorflow，GPU所需cuda等依赖也许安装好，看起来很费劲哦，但是我们可以找一条捷径，站到前人的肩膀上，不必重新构建轮子，方法就是在AWS的社区AMI中搜索前人已经安装好的镜像，比如这个镜像ami-97ba3a80，anaconda tensorflow cuda 全部安装好，其他依赖可以根据提示直接pip安装即可。

操作系统启动后，conda list即可看到相关conda环境，source activate tensorflow即可进入tensorflow环境，当然还需要 git clone https://github.com/commaai/research.git，根据https://github.com/commaai/research/blob/master/DriveSim.md文档就可以开始跑起来训练了！

Drive Simulator训练过程：

Steering Angle model 训练过程：

希望深入沟通交流此开源自动驾驶可申请加群，加群请在公众号内提交个人简介及加群期望。