RoboND-Rover-Project 项目教程

RoboND-Rover-Project 项目教程

RoboND-Rover-Project Project repository for the Unity rover search and sample return project. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboND-Rover-Project

1. 项目目录结构及介绍

RoboND-Rover-Project/
├── calibration_images/
│   └── 用于校准的图像文件
├── code/
│   ├── decision.py
│   ├── drive_rover.py
│   ├── perception.py
│   └── 其他代码文件
├── misc/
│   └── 其他杂项文件
├── output/
│   └── 输出文件，如视频等
├── test_dataset/
│   └── 测试数据集，包含CSV文件和图像路径
├── CODEOWNERS
├── LICENSE
├── README.md
├── Rover_Project_Test_Notebook.ipynb
└── writeup_template.md

目录结构说明

• calibration_images: 存放用于校准的图像文件。
• code: 包含项目的主要代码文件，如决策逻辑 (decision.py)、自动驾驶逻辑 (drive_rover.py) 和感知逻辑 (perception.py)。
• misc: 存放其他杂项文件。
• output: 存放项目运行时生成的输出文件，如视频文件。
• test_dataset: 存放测试数据集，包含CSV文件和图像路径。
• CODEOWNERS: 定义代码库的负责人。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• Rover_Project_Test_Notebook.ipynb: 包含项目的数据分析和测试代码的Jupyter Notebook文件。
• writeup_template.md: 项目报告的模板文件。

2. 项目启动文件介绍

drive_rover.py

drive_rover.py 是项目的启动文件，用于在自主模式下控制漫游车。该脚本调用了 perception.py 和 decision.py 中的函数来实现漫游车的感知和决策逻辑。

主要功能

• 感知: 通过 perception_step() 函数处理图像数据，更新漫游车的地图。
• 决策: 通过 decision_step() 函数根据漫游车的状态和感知结果做出驾驶决策。

启动方式

在命令行中运行以下命令启动漫游车：

python drive_rover.py

然后启动模拟器并选择“自主模式”，漫游车将开始自动驾驶。

3. 项目的配置文件介绍

Rover_Project_Test_Notebook.ipynb

Rover_Project_Test_Notebook.ipynb 是一个Jupyter Notebook文件，包含了项目的数据分析和测试代码。该文件不需要修改即可运行，用于执行各种项目步骤。

主要功能

• 数据分析: 包含用于分析漫游车数据的函数。
• 地图生成: 通过处理测试图像生成模拟器环境的地图，并将结果保存为视频文件。

使用方式

在命令行中启动Jupyter Notebook服务器：

jupyter notebook

然后在浏览器中打开 Rover_Project_Test_Notebook.ipynb 文件，按顺序运行各个单元格，查看数据分析步骤和地图生成结果。

writeup_template.md

writeup_template.md 是项目报告的模板文件，用于记录项目的实现细节、结果和分析。

主要内容

• 项目概述: 简要介绍项目的目标和背景。
• 实现细节: 详细描述代码的实现过程和关键步骤。
• 结果分析: 展示项目的结果和分析，包括地图生成和漫游车性能。

使用方式

根据模板填写项目报告，记录项目的实现过程和结果。

RoboND-Rover-Project Project repository for the Unity rover search and sample return project. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboND-Rover-Project