FSAE仿真搭建回顾-优快云博客

1.本平台是tju北洋动力车队的无人驾驶方程式赛车的仿真环境搭建的教程，以及各部分算法原理的解析，尽量用最简单通俗的方式，让大家在仿真环境中跑车，有这样的平台，对算法的迭代将是完全不一样的效果。
2.本平台需要具备ROS基础、python基础、c++基础、Linux基础，至少需要能够看得懂程序，如果看不懂的地方请先学习一下语法。很多同学遇到的问题都是因为对ROS，对Linux缺乏了解，工欲善其事必先利其器，学好ROS是做好仿真的前提。
3.遇到问题无法解决时可以联系我们，欢迎交流。wx:cyun_weid5355
相关教程请观看视频学习。

立意

从实车到仿真or从仿真到实车
无人驾驶方程式中，仿真和实车测试肯定是贯穿算法/软件开发始终的。我们做实验，最重要的就是要有数据，数据从哪里来？
激光雷达、相机、gps、imu、车轮转交、油门开度、刹车量…
我们当然可以通过实际的传感器获取这些数据，通过实车上的物理传感器直接采集数据，数据也不可避免的会有噪声，会有干扰，会有误差。
我们也可以通过仿真生成数据，通过编写函数（Python）或使用仿真工具（如 Gazebo），模拟传感器输出，生成符合预期规律的数据。模仿实车给出输出数据，也不失为一种有效的方法。
在无人驾驶开发中，仿真与实车测试的重要性可视为“三七分”——仿真占主导（70%），但实车测试（30%）不可或缺。仿真能够加速算法开发、降低成本，而实车测试则是验证算法鲁棒性和实际效果的关键。成功的开发需要：
1.实车经验：通过实车测试积累数据，分析数据规律（如传感器噪声分布、车辆动态响应），为仿真模型提供参考。
2.仿真定型：利用仿真快速实现算法功能，验证感知、规划和控制模块的可行性，缩短开发周期。
内容概述
这里主要是介绍的是无人车综合算法，因为题目比较宽泛，所以我主要是讲述怎么做仿真，一是怎么搭建仿真环境，一个是怎么开发能用于实车的算法。这里我们采用的环境是ros+gazebo的路线，从零搭建一个无人方程式赛车，然后开发算法来控制它。
我呢,准备了两个大的部分,一个部分是仿真与算法,另一个部分是域控制器与通信入门.
1.仿真与算法开发：介绍如何基于 ROS 和 Gazebo 搭建仿真环境，并开发可迁移到实车的算法。
2.域控制器与通信入门：探讨域控制器的接口以及常见的通信架构的原理与实现。