Model-Predictive-Control 项目启动与配置教程

Model-Predictive-Control 项目启动与配置教程

Model-Predictive-Control This project is to use Model Predictive Control (MPC) to drive a car in a game simulator. The server provides reference waypoints (yellow line in the demo video) via websocket, and we use MPC to compute steering and throttle commands to drive the car. The solution must be robust to 100ms latency, since it might encounter in real-world application. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Model-Predictive-Control

1. 项目目录结构及介绍

在下载或克隆本项目后，你将会看到一个清晰的目录结构。以下是项目的主要目录和文件以及它们的简要说明：

Model-Predictive-Control/
├── docs/              # 项目文档目录
├── scripts/           # 脚本目录，包含启动和运行项目的脚本
├── src/               # 源代码目录
│   ├── __init__.py    # 初始化文件
│   ├── main.py        # 项目主程序文件
│   └── utils/         # 工具类和函数目录
│       └── __init__.py
├── tests/             # 测试代码目录
├── requirements.txt   # 项目依赖文件
└── README.md          # 项目说明文件

• docs/: 存放项目的文档，用于帮助开发者理解和使用项目。
• scripts/: 存放用于项目启动和运行的各种脚本。
• src/: 包含项目的所有源代码。
  • main.py: 通常是项目的主入口，包含了程序的主要逻辑。
  • utils/: 存放一些通用的工具类和函数，供项目中的其他模块调用。
• tests/: 存放测试代码，用于确保项目的质量和稳定性。
• requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的Python库，通过pip工具可以方便地安装这些依赖。
• README.md: 项目说明文件，通常包含了项目的简介、安装方法、使用说明等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于scripts/目录下，通常是一个或多个shell脚本或Python脚本。这些脚本的目的是为了简化项目的启动流程。以下是一个示例脚本start.sh的内容：

#!/bin/bash
# 启动Model-Predictive-Control项目的脚本

# 检查Python环境
python_version=$(python --version)
required_version="Python 3.x.x"
if [[ $python_version != *"$required_version"* ]]; then
    echo "请安装Python 3.x.x版本"
    exit 1
fi

# 安装项目依赖
pip install -r ../requirements.txt

# 启动项目
python ../src/main.py

这个脚本会首先检查Python的版本是否符合要求，然后安装项目依赖，最后启动项目的主程序。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目运行时所需的环境变量、参数等。本项目可能包含一个名为config.py的配置文件，位于src/目录下。以下是一个配置文件的示例内容：

# config.py
# 项目配置文件

# 数据集路径
DATASET_PATH = 'path/to/dataset'

# 模型参数
MODEL Parameters = {
    'param1': value1,
    'param2': value2,
    # 更多参数...
}

# 训练参数
TRAIN Parameters = {
    'epochs': 10,
    'batch_size': 32,
    # 更多参数...
}

# 测试参数
TEST Parameters = {
    # 测试相关参数...
}

在项目启动时，可以通过修改这个配置文件来调整项目的运行参数，以适应不同的需求和场景。

Model-Predictive-Control This project is to use Model Predictive Control (MPC) to drive a car in a game simulator. The server provides reference waypoints (yellow line in the demo video) via websocket, and we use MPC to compute steering and throttle commands to drive the car. The solution must be robust to 100ms latency, since it might encounter in real-world application. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Model-Predictive-Control