自动驾驶项目开发指南 🚗🤖

项目简介

自动驾驶技术是深度学习在现实场景中的重要应用方向，本项目将带你实现基于神经网络的端到端驾驶控制系统。通过整合计算机视觉、传感器融合和强化学习技术，构建一个可模拟真实道路环境的自动驾驶框架。

技术栈

• 感知层：YOLOv8实时目标检测 + 3D点云处理
• 决策层：DQN强化学习算法实现路径规划
• 控制层：PID控制器 + 状态空间建模
• 数据采集：ROS系统 + CARLA仿真平台

核心模块

1. 环境感知系统

   使用多模态传感器融合技术，实现车辆周围360°实时监测

2. 路径规划算法

   基于深度Q网络的强化学习框架，支持复杂交通场景决策

3. 控制执行模块

   通过ROS节点实现与硬件的实时通信与控制

开发建议

✅ 建议从以下路径获取更详细的仿真环境配置教程：
CARLA仿真平台搭建指南

🔧 开发过程中可参考这些工具链：

• ROS 2导航栈
• OpenCV图像处理
• PyTorch深度学习框架
• Carla Python API

应用场景

• 城市道路自动驾驶测试
• 交通流量预测系统
• 智能停车场解决方案
• 车路协同系统开发

学习路径

1. 先掌握深度学习基础教程
2. 学习计算机视觉在自动驾驶中的应用
3. 研究强化学习算法原理与实现
4. 实践ROS系统开发与调试

📌 注意：实际部署需遵守相关法律法规，建议先在仿真环境进行充分测试。