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本文实现在Carla仿真环境中的跟车模型，具体为在仿真环境中放置两个车辆，前车与后车，通过 Carla API设置前车的自动驾驶模式，然后我们通过编程手段实现后车跟随前车的路线行动，目前有两种手段完成，第一种为使用安全距离以及速度差的方式驱动油门和刹车，逼近方法是PID；跟车主程序实现了自车在复杂交通环境中的跟车行为，通过多种方法检测前车的行驶状态，并根据情况调整自车的控制策略，包括在交叉路口和弯道的特殊处理，以及自动驾驶和手动控制的切换。，其在预定义的位置生成前车和自车。

根据源码状态有这些"INIT", “WAIT_TRIGGER”, “PLAN_TRAJ”, “PUB_TRAJ”, “EXEC_TRAJ”, “FINISH”看来与么melodic不太相同,这个路径是累加的,当我把自己本地的路径管理器屏蔽掉,然后catkin_make,发现(FUEL)注释掉pcl，pcl仍然在，这里确实有些离谱注释掉仍然可以找到pcl_render的节点，不合逻辑。frontier一直有数据接收，只是数组为空，所以，这个报错应该是暂时定为未运行，轨迹同理。

开启两个终端，一个启动Carla，一个通过ROS控制。runtime导包，在非虚拟环境中安装pygame。创建虚拟环境，避免包依赖破坏读者的原生环境程序。写入用户配置，使得ROS可以找到编译的程序。创建工作空间，拉取源码。改称0.9.15即可。

HomeRobot：开放词汇移动操作 (OVMM) 挑战赛的目标是创建一个平台，使研究人员能够开发能够导航陌生环境、操作新颖对象以及从封闭对象类别转向开放词汇自然语言的代理。该挑战赛旨在利用机器学习、计算机视觉、自然语言和机器人技术的最新进展，促进具体人工智能的跨领域研究。本文复现了habitat具身智能挑战赛的实验，希望可以帮到相关研究人员。

HomeRobot：一种经济实惠的兼容机器人，可以在家中导航并操纵各种物体以完成日常任务。开放词汇移动操纵（OVMM）是指在任何看不见的环境中拾取任何物体并将其放置在指定位置的问题。对于机器人成为人类环境中有用的助手来说，这是一个基本挑战，因为它涉及解决机器人技术中的子问题：感知、语言理解、导航和操作对于 OVMM 来说都是至关重要的。此外，整合这些子问题的解决方案也带来了巨大的挑战。

参考论文Object Goal Navigation using Goal-Oriented Semantic Exploration。复现经典机器人顶会视觉目标导航实验，提供细节的过程问题与解决办法，希望可以帮助到人工智能以及机器人领域的研究初学者。

以保证docker可以在运行时使用NVIDIA的Container。我们暂时模拟一下，在mini数据集的目录中创建链接，以适应程序中对于。创建链接，将数据集链接到挑战赛的目录中。在你需要的DockerFile中添加。切换到项目的docker目录。此时，验证集等划分按照。

一种灵活的高性能 3D 模拟器，具有可配置代理、多个传感器和通用 3D 数据集处理（内置对 MatterPort3D、 Gibson和其他数据集的支持）。：用于具身智能端到端开发的模块化高级库 - 定义嵌入式人工智能任务（例如导航、指令遵循、问答）、配置嵌入式代理（物理形式、传感器、功能）、训练这些代理（通过模仿或强化学习，或者像经典 SLAM 那样根本不学习），并使用标准指标在定义的任务上对他们的表现进行基准测试。