自动驾驶车辆控制算法入门指南使用教程

自动驾驶车辆控制算法入门指南使用教程

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. 项目介绍

本项目是一个关于自动驾驶车辆控制算法的Python代码和文档的集合。它包含用于学习和研究自动驾驶算法的示例代码，旨在帮助初学者理解自动驾驶车辆的控制原理和软件架构。项目中的代码均使用Python实现，用户可以自由地分叉和修改本项目，用于学习、教育或工作。

2. 项目快速启动

环境要求

在本地或虚拟机Linux环境中，请确保以下要求得到满足：

• Python 3.13.x
• Matplotlib
• NumPy
• SciPy

开发环境还需安装：

• pytest（用于单元测试）
• pytest-cov（用于覆盖率测量）

使用Docker设置环境时，需要安装：

• VS Code
• Docker

克隆仓库

首先，使用Git克隆本项目：

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

设置运行环境

使用Docker在WSL上设置

在克隆仓库之前，请确保已经安装了Docker。按照以下步骤操作：

1. 先克隆仓库。
2. 使用VSCode打开仓库文件夹。
3. 创建开发容器，随后所需的库将自动安装。

执行单元测试

确认环境安装成功后，执行以下命令运行单元测试：

$ ./run_test_suites.sh

运行示例脚本

执行src/simulations目录下的Python脚本，例如运行扩展卡尔曼滤波定位的模拟：

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

3. 应用案例和最佳实践

本项目包含多种自动驾驶车辆控制的模拟案例，如：

• 定位：扩展卡尔曼滤波定位
• 地图构建：NDT地图构建
• 路径跟踪：纯追踪路径跟踪、后轮反馈路径跟踪、LQR路径跟踪、Stanley转向控制路径跟踪
• 感知：矩形拟合检测、传感器外参估计

每个模拟案例都有对应的设计文档，方便用户理解和复现。

4. 典型生态项目

本项目作为一个开源项目，鼓励社区贡献和反馈。用户可以通过创建问题或发送pull request来贡献代码或文档。本项目采用MIT协议，允许用户自由使用和修改代码。

以上就是本项目的基本使用教程，希望对您学习自动驾驶车辆控制算法有所帮助。

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