欧罗匹ilot项目安装与配置指南

欧罗匹ilot项目安装与配置指南

europilot A toolkit for controlling Euro Truck Simulator 2 with python to develop self-driving algorithms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eu/europilot

1. 项目基础介绍

欧罗匹ilot是一个开源项目，旨在利用流行的 Euro Truck Simulator 2 游戏来开发自动驾驶算法。该项目通过卷积神经网络（CNN）来控制游戏内的方向盘。它充当游戏环境和深度学习框架（如 Keras 或 Tensorflow）之间的桥梁，允许用户捕获游戏屏幕输入并程序化地控制卡车。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理，控制卡车方向。
• 虚拟 joystick 驱动程序：允许程序控制游戏中的卡车。
• OpenCV：用于图像捕获和处理。
• NumPy：用于数据分析。
• Keras 或 Tensorflow：可选的深度学习框架，用于模型训练。

3. 安装和配置准备工作

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux（该项目不支持 Windows）
• Python 版本：2.6-2.7 或 3.3+
• 必要的 Python 库：请查看项目 requirements.txt 文件

详细安装步骤

1. 克隆项目

   打开终端，使用以下命令克隆项目：

   git clone git@github.com:marshq/europilot.git
   

2. 安装依赖库

   进入项目目录，使用以下命令安装所需的 Python 库：

   cd europilot
   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装项目

   使用以下命令安装项目：

   python setup.py install
   

4. 配置游戏控制器

   根据您的游戏控制器（例如 Logitech G27）修改 joystick.py 文件，以便程序可以正确读取控制器数据。

5. 初始化虚拟 joystick 驱动程序

   在游戏中识别虚拟控制器之前，必须先初始化它。具体步骤可能因操作系统不同而有所差异。

6. 开始生成训练数据

   运行 generate_training_data.py 脚本以开始生成训练数据。

   python scripts/generate_training_data.py
   

7. 检查和预处理数据

   使用 clean_up.ipynb、preprocess.ipynb 和 get_mean_std.ipynb Jupyter 笔记本来检查和预处理生成的数据。

8. 开始训练模型

   在准备好数据集后，可以使用 Keras 或 Tensorflow 等框架训练自动驾驶模型。

以上就是欧罗匹ilot项目的详细安装和配置指南。请按照以上步骤逐步操作，如果有任何问题，请参考项目文档或搜索相关解决方案。

europilot A toolkit for controlling Euro Truck Simulator 2 with python to develop self-driving algorithms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eu/europilot