《自动驾驶控制算法入门指南》项目安装与配置教程

《自动驾驶控制算法入门指南》项目安装与配置教程

AutonomousVehicleControlBeginnersGuide Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. In the future, I want to release these ones as my own technical book for beginners. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

1. 项目基础介绍

本项目《自动驾驶控制算法入门指南》是一个开源项目，旨在帮助初学者了解自动驾驶控制算法的基本原理和实现方法。项目包含了Python编写的示例代码和相关文档，可以作为学习自动驾驶算法和软件架构的入门教程。主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用的关键技术包括：

• 自动驾驶算法：如扩展卡尔曼滤波器定位、NDT地图构建、路径跟踪算法（纯追踪、后轮反馈、LQR线性二次调节器、斯坦利转向控制）等。
• 传感器数据处理：如矩形拟合检测、传感器外参估计等。
• 仿真模拟：通过仿真来验证算法的有效性。

所使用的框架和工具包括：

• Python：项目的主要编程语言。
• Matplotlib、NumPy、SciPy：用于数据分析和可视化。
• pytest、pytest-cov：用于单元测试和覆盖率测量。
• Docker：用于搭建开发环境。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的计算机满足了以下要求：

• 操作系统：Linux（原生或虚拟机）。
• Python版本：3.13.x。
• 必要的Python库：Matplotlib、NumPy、SciPy。
• 开发工具：pytest、pytest-cov（如果需要进行单元测试和覆盖率测量）。
• Docker环境（如果使用Docker进行环境搭建）。

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide.git

步骤 2：设置运行环境

• 使用Docker搭建环境：

  1. 在克隆仓库之前，确保已安装Docker。

  2. 克隆仓库后，使用VSCode打开仓库文件夹。

  3. 创建开发容器，所有必要的库将自动安装。

  4. 运行单元测试以确认环境搭建成功：

     ./run_test_suites.sh
     

• 不使用Docker搭建环境：

  1. 使用pip安装必要的Python库：

     pip install matplotlib numpy scipy
     

  2. （可选）如果需要进行单元测试和覆盖率测量，安装pytest和pytest-cov：

     pip install pytest pytest-cov
     

步骤 3：执行示例代码

以执行扩展卡尔曼滤波器定位仿真为例，运行以下命令：

python src/simulations/localization/extended_kalman_filter_localization/extended_kalman_filter_localization.py

以上步骤即为《自动驾驶控制算法入门指南》项目的安装和配置过程。您可以按照上述步骤开始您的学习之旅。如果在安装或使用过程中遇到任何问题，可以查看项目文档或创建一个issue以寻求帮助。

AutonomousVehicleControlBeginnersGuide Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. In the future, I want to release these ones as my own technical book for beginners. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide