2.3.1教学引导视频

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2.3.2主要实验步骤

1.      小车部件设计：

   请根据前期的学习和对各个组件的了解，为小车选择必要组件和附件组件，形成组装方案。相关理论学习参见9.1节教学内容。

2.      小车系统集成设计：

   帮助学生了解掌握小车组件之间的连接方法和协议，请选择合适的方案对小车系统进行集成设计。相关理论学习参见10.1节教学内容。

3.      路跑数据采集：

   实验提供了三组不同大小的线下数据集，请根据实验目标自行选择合适的数据集进行后续实验。相关理论学习参见9.2节教学内容。

4.      数据清洗并上传数据集：

   通过运行小车仔细观察路跑数据，将出错的或者不合理的数据帧进行删除，在完成数据清洗之后上传数据集至服务器。相关理论学习参见5.2节教学内容。

5.      建立神经网络模型：

   根据学习的知识编写基于Keras的CNN网络模型，也可以参考实验提供的基础模板，进行修改以完成对自动驾驶的控制。相关理论学习参见6.1、6.2节教学内容。

6.      训练神经网络模型：

   通过后台服务器启动模型训练，服务器将使用上传的数据集对编写的网络模型进行训练，通过观察训练后台的反馈，了解或终止训练过程。相关理论学习参见7.1节教学内容。

7.      优化神经网络模型：

   尝试修改训练的模型超参数，观察训练过程中的反馈，比较不同超参数对训练的影响。相关理论学习参见7.2节教学内容。

8.     迭代神经网络模型：

   尝试运用模型迁移的方法，在原有模型（实验提供）的基础上使用上传的数据集进行迭代训练，并观察训练效果。

9.    部署神经网络模型：

   分别对系统默认模型、优化模型、迭代模型进行部署验证，查看小车每帧运行的情况，比较最后的得分。相关理论学习参见10.2节教学内容。

10.     上传实验报告文件：

    根据任课教师的要求，按照实验报告格式上传实验报告（PDF）到服务器，以备评阅。

11.    实验小结与实验日志：在实验日志记录中可以看到每一步实验的记录和得分，分析实验薄弱之处重返相关环节进行改进。