DonkeyCar｜教一辆掌心小车自己转弯

先遥控示范，再让摄像头和神经网络学习你的路线

把1:28 K989遥控车改成视觉学习小车：人负责油门，AI负责转向。在室内画一条小赛道，录下驾驶示范，再训练自己的模型。本页锁定Pi Zero 2 W、Mini RC HAT和DonkeyCar 5.3.0路线；需要电脑训练，不是买来即用的全自动驾驶玩具。

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参数信息

车身比例

1:28 比例

复现文档

先让原车正常遥控

改装前拍一段原车转弯和停车视频。记录车款、电池插头与舵机接头；原车故障先排除，再安装AI模块。工作台上断开动力电池。



拆壳并保存原紧固件

以下是原作者K989路线的照片索引，完整操作见[原版逐图说明](https://www.diyrobocars.com/2026/01/06/running-donkeycar-on-a-128-scale-car/)。确认图片中的车架与你的版本一致，剪扎带时避开导线，螺钉按位置分开放。



为支架腾出安装位置

对照原图确认横梁及原车电子件位置。不要拉扯焊点、夹住电池线或扩大不匹配的孔；型号不同就停止套用。



安装支架、Pi和相机

依次核对支架孔位、GPIO方向、相机视野与线缆余量。CSI排线必须在断电时插拔；插到底后扣紧锁扣。




按板上标识连接转向

接收机转向信号进入HAT In1，转向舵机接Steer；黑色地线朝板外侧仍要与到货丝印复核。本路线保留原车手动油门，不能承诺AI停车。参照[HAT说明](https://www.diyrobocars.com/2024/12/22/using-the-rc-hat/)核验供电后再上电。



安装匹配的软件组合

在电脑为卡写入Bookworm Lite 64-bit，先完成Pi独立供电启动和相机预览。使用Python3.11虚拟环境与DonkeyCar标签5.3.0；原教程的clone main需改为固定标签。逐项按该版本安装文档配置系统依赖，不把不同版本命令混贴。


配置HAT并架空测试

按原说明启用I2C与硬件UART，关闭串口登录控制台；串口/dev/ttyAMA0需按系统检查。[myconfig.py](http://myconfig.py)核对DRIVE_TRAIN_TYPE和CONTROLLER_TYPE为MM1，USE_JOYSTICK_AS_DEFAULT=True；OLED参数按实际屏幕。车轮悬空测试遥控转向，确认方向正确与遥控停车可靠后才落地。



慢速示范，建立训练集

围出封闭赛道，先手动连续平稳驾驶，采集相机帧和转向标签。分开保存训练圈与验收圈，剔除拿起车、碰撞和失控片段；不要把同一段相邻帧随机拆分后宣称泛化优秀。



在电脑训练，再部署到车上

训练电脑使用同一5.3.0代码和Python3.11环境，参照版本文档训练并导出TFLite。先查看留出数据上的方向预测，再把模型与配置传到小车；小车不负责大模型训练。


只开启AI转向，录下成果

低油门试Auto(S)teer，人持续掌握油门和停机。记录光照、赛道、模型版本、完成圈数与接管次数，拍连续视频；不要在公共道路、人群或楼梯边试车。保存失败案例比只展示一圈成功更有价值。