PHASE C~F 상세 가이드 — 실제 자동차 검증 (기초·모방학습·심화)

전제: PHASE B(STA 브링업) 통과 — 자동차가 노트북 핫스팟에 접속, config.json IP 갱신 완료.
공통 작업폴더: cd D:\data\study\AI\Fab-Lab\CAR\Program\auto_car

준비물(소품)

• 차선 트랙: 전지/A4 이어붙이고 검정 절연테이프로 차선 (단계7·8, 모방학습)
• 주황 콘/공 (cone_follow, fusion_drive)
• 장애물 박스 (초음파 회피·미로·주차)
• 빨강/초록 카드 (traffic_light)
• PS4/Xbox 패드(USB) (모드5), 스마트폰 (모드6)

PHASE C — 기초 9단계 (학생용_프로그램)

cd 학생용_프로그램

각 파일 상단 ESP32_IP를 실제 IP로 수정(또는 실행 중 입력). 진행: 벤치 → 바닥 → 트랙 순서.

C.4 단계4_파이썬기초.py — UDP 첫 명령

• 실행: python 단계4_파이썬기초.py
• 합격: 콘솔 전송 로그 + 자동차가 잠깐 반응(모터/서보 미동)

C.5 단계5_모터수동조종.py — 키보드 조종

• 실행: python 단계5_모터수동조종.py
• 조작: 방향키 속도/조향, SPACE 정지
• 합격(벤치): 전/후진·좌/우 정상 → 바닥에서 천천히 주행
• 팁: speed 80 이상이어야 모터가 돎

C.5b 단계5_5_초음파_자율주행.py — 거리 기반

• 실행: python 단계5_5_초음파_자율주행.py
• 합격: 1~4 키로 회피/순찰/따라가기, 거리값 표시, 장애물 앞 반응

C.6 단계6_영상표시.py — 영상 수신

• 실행: python 단계6_영상표시.py
• 합격: 실시간 카메라 영상 창

C.7 단계7_HSV튜닝.py — 차선 마스크

• 준비: 차선 트랙 위에 차 거치
• 실행: python 단계7_HSV튜닝.py
• 합격: 흰색 차선만 마스크로 분리, 중심점 표시. 슬라이더로 교실 조명에 맞게 HSV 조정
• 팁: 여기서 맞춘 HSV 값을 단계8/자율주행에 사용

C.8 단계8_차선추종.py — P 제어 자율주행

• 준비: 트랙, 차는 트랙 위. 바퀴 띄우고 1차 확인 후 바닥
• 실행: python 단계8_차선추종.py
• 합격: 차선 따라 주행, 커브에서 조향
• 팁: 좌우로 떨면 Kp↓, 커브를 못 돌면 Kp↑

C.9 단계9_미니자율주행.py — YOLO + 차선

• 준비: pip install ultralytics + 보행자/표지판 소품
• 실행: python 단계9_미니자율주행.py
• 합격: 차선 주행 중 사람/빨간불/정지표지판 감지 시 정지·감속

PHASE D — opencv/python/ 통합 모듈 (선택)

• D.1 python opencv/python/main.py → 단계8/9 통합 동작
• D.2 python opencv/python/hsv_tuner.py → HSV 실시간 튜닝
• D.3 python opencv/python/ultrasonic_drive.py → 초음파 자율주행

PHASE E — 모방학습 6모드 (imitation_learning_car)

cd imitation_learning_car
python main_learning.py <N> --ip <IP>

권장 순서: 2 → 1 → 5 → 6 → 4 → 3 (쉬운→어려운, 텔레오퍼레이션→머신러닝)
공통: LIVE를 켜야 실제 주행. SPACE 긴급정지.
AUTO 속도 조절(모드 3·4): 주행 중 ] 가속 / [ 감속, 또는 --speed-scale 1.5

모드	LIVE 토글	핵심 절차	합격 기준
2 키보드	T	T(LIVE ON) → R(녹화) → W/A/S/D 한 바퀴 → R(저장) → 시작위치 복귀 → P(재생)	같은 경로 재현
1 손 (MediaPipe)	T	손이 PiP에 인식 → T → 손으로 운전 → R(녹화) → S 저장 → P	손 위치=속도/조향, 재생 동작
5 조이스틱	Y	왼쪽 스틱 운전 → R/P 녹화·재생 → C(ML capture)로 dataset 수집	스틱 조종, C로 ML capture ON
6 폰	Y	화면 주소를 폰 브라우저에 → 폰 연결됨 → Y(LIVE) → 폰 버튼/기울기 운전	폰으로 조종, 워치독(0.8초) 작동
4 KNN	Y	Y → 트랙 여러 위치에서 T(티칭) 8~12개 → G(AUTO)	카메라 보고 가장 비슷한 사례로 자율주행
3 회귀	Y	T로 10개+ 수집 → M(학습) → G(AUTO)	모델 예측으로 자율주행. RMSE 확인

PHASE F — 전문 심화 A~E (advanced_lessons)

cd advanced_lessons
python <파일> --ip <IP>

첫 실행 벤치, LIVE는 Y. SPACE 정지·q/ESC 종료.

B 컴퓨터 비전

• vision_traffic_light.py → 빨강→정지, 초록→출발
• vision_cone_follow.py → 주황 콘을 화면 중앙에 두도록 조향
• vision_person_stop.py → 사람/표지판/빨간불 감지 시 정지 (pip install ultralytics)
• vision_aruco.py --stop-id 0 → 마커 따라 조향, ID 0 마커 크게 보이면 정지 (pip install opencv-contrib-python)
• measure_fps.py --seconds 10 → FPS·RTT 출력

C 센서 제어

• parking_assist.py --target 15 → 목표 거리에서 정지
• pid_distance_cruise.py → q/a(Kp) w/s(Ki) e/d(Kd)로 PID 게인 조정
• maze_explore.py --thresh 20 → 앞 막히면 회전
• fusion_drive.py --safe 15 → 콘 추종 중 앞 15cm 이내면 초음파가 즉시 정지

D 프로젝트·대회

• telemetry_logger.py → W/A/S/D 주행 → q 저장 → telemetry_*.csv 생성
• race_timer.py --teams "1조,2조" --laps 1 → n 새시도 / s 출발 / l 랩 / f 완주 / x 실패 / o 감점 / q 저장

E 윤리 (자동차 불필요)

• face_blur_photos.py --dir <사진폴더> → <폴더>_blurred에 얼굴 블러 저장

자주 막히는 곳

증상	점검
자율주행이 차선 못 따라감	단계7 HSV를 현장 조명에 다시 튜닝 / Kp 조정
모드 LIVE 켰는데 안 움직임	모드1·2는 T, 모드3·4·5·6은 Y / speed 80↑
패드 인식 안 됨	USB 유선 / pip install pygame / PS3는 드라이버 필요
폰 페이지 안 열림	같은 핫스팟 / 방화벽 허용 / 주소·포트
YOLO/ArUco 오류	해당 패키지 미설치 → 안내 메시지대로 설치