如何用Donkeycar打造你的第一辆自动驾驶小车：从入门到上路的完整指南 🚗💨
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donkeycar Donkeycar是一个开源的软硬件平台，专为构建小型自动驾驶汽车而设计。无论是教育学习、科研实验还是DIY爱好者，都能通过这个强大的工具包轻松入门自动驾驶技术，让你的玩具车变身智能小车！
📌 项目核心功能与优势
Donkeycar提供了从数据采集、模型训练到车辆控制的全流程解决方案。其模块化设计允许你灵活组合不同组件，例如：
- 实时车辆控制：通过donkeycar/parts/actuator.py实现电机精准控制
- 图像识别与处理：借助donkeycar/parts/camera.py捕捉路况并通过AI模型决策
- 数据记录与训练：使用donkeycar/pipeline/training.py构建自动驾驶模型
- 多场景支持：从真实车辆到虚拟仿真环境donkeycar/gym/gym_real.py
🚀 快速上手：3步安装指南
1️⃣ 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donkeycar
cd donkeycar
2️⃣ 安装依赖环境
pip install -e .
3️⃣ 创建车辆实例
donkey createcar --path ~/mycar
🛠️ 核心模块解析
车辆控制核心
Donkeycar的灵魂在于其灵活的部件系统。在donkeycar/parts/目录下，你可以找到所有关键组件：
- 控制器：支持键盘、游戏手柄和Web控制(donkeycar/parts/web_controller/)
- 执行器：控制转向和油门的电机驱动代码
- 传感器：摄像头、IMU等数据采集模块
训练你的自动驾驶模型
- 收集数据：通过
donkey drive命令手动驾驶并记录路况 - 模型训练：运行模板脚本donkeycar/templates/train.py
- 部署模型：将训练好的模型加载到车辆实现自动驾驶
💡 实用配置模板
项目提供多种场景的配置模板，位于donkeycar/templates/目录：
- 基础驾驶：
basic.py- 入门级车辆控制 - 计算机视觉：
cv_control.py- 基于图像的自动驾驶 - 路径跟随：
path_follow.py- 按预设路线行驶 - 仿真环境：
simulator.py- 无需硬件即可测试算法
📊 项目目录结构
donkeycar/
├── parts/ # 核心功能模块
├── pipeline/ # 数据处理与训练管道
├── templates/ # 快速启动配置模板
├── gym/ # 仿真环境支持
└── management/ # 工具与Web管理界面
🔧 常见问题解决
校准问题
如果车辆转向或油门不精准，可运行校准脚本：
python donkeycar/templates/calibrate.py
数据采集
确保摄像头正常工作，检查donkeycar/parts/camera.py中的设备配置。
🎯 进阶玩法
- 自定义模型：修改donkeycar/parts/torch/目录下的PyTorch模型
- 添加传感器：扩展donkeycar/parts/imu.py支持更多传感器
- Web控制界面：通过donkeycar/parts/web_controller/web.py实现远程操控
Donkeycar不仅是一个项目，更是一个开源社区。无论你是学生、爱好者还是专业开发者，都能在这里找到属于自己的自动驾驶乐趣！现在就动手打造你的智能小车吧！ 🤖💨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
