Day 8 AI 모델 학습용 자율주행 데이터(Tub) 수집 및 정제 가공 학습 영상
유튜브 추천 강의
Day 8 커리큘럼 핵심 주제(Donkey Car Tub Storage, Dataset Data Collection, Manual Driving Log (JSON), Dataset Cleaning & Bias Smoothing)에 해당하는 유튜브 추천 강의 리스트입니다.
📚 전체 강의 목록 (3개)
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1. 동키카 Tub 디렉토리 및 메타 파일 분석2시간
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2. 트랙 정/역방향 및 복귀 수동 드라이빙 로깅3시간
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3. 데이터 분포 시각화 및 불량 프레임 정제1시간
핵심 요약 노트
Day 8 Summary오늘의 핵심 목표
Day 8에서는 차선 추종 인공지능을 훈련하기 위한 고품질 학습 이미지 및 조향 값 데이터셋을 적재합니다.
- 동키카 Tub 디렉토리 및 메타 파일 분석: 주행 중 매 초당 적재되는 이미지 파일(.jpg)과 조향각/가속값 메타데이터 JSON 파일의 인덱스 매칭 및 Tub 데이터 포맷 규칙을 파악합니다.
- 트랙 정/역방향 및 복귀 수동 드라이빙 로깅: AI가 편향된 주행을 학습하지 않도록 트랙의 시계 방향, 반시계 방향 주행을 골고루 수행하고, 일부 이탈 상황에서 중심선으로 복귀하는 훈련 동작 데이터를 수집합니다.
- 데이터 분포 시각화 및 불량 프레임 정제: 수집한 데이터셋 중 정지 상태의 의미 없는 프레임, 충돌 및 이탈 실패 로그를 삭제하고, 조향 값의 히스토그램 분포를 그려 고른 데이터 비율을 유지하도록 전처리합니다.
학습 팁: 오른쪽 AI 챗봇에게
“학습용 데이터셋(Tub)을 수집할 때 코너 부근의 조향 값 데이터 부족 문제를 예방하는 주행 요령은 무엇인가요?” 또는 “Pandas/Matplotlib을 이용해 히스토그램을 그리고 편향(Bias)된 주행 데이터 분포를 평활화하는 방법은 무엇인가요?”
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