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Cherry-Autonomous-Racecar：基于TensorFlow和ROS，在Nvidia Jetson TX1上的无人驾驶实现...

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简介：
Cherry-Autonomous-Racecar是一款创新性的无人驾驶汽车项目，采用TensorFlow与ROS框架，并运行于NVIDIA Jetson TX1平台。该项目结合了先进的机器学习算法与实时操作系统，旨在探索和展示小型赛车在复杂环境中的自主驾驶能力。 樱桃自动赛车（CAR）NCAT ECE高级设计项目试运行拆除。

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  • Cherry-Autonomous-Racecar：基于TensorFlow和ROS，在Nvidia Jetson TX1上的无人驾驶实现...
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    Cherry-Autonomous-Racecar是一款创新性的无人驾驶汽车项目，采用TensorFlow与ROS框架，并运行于NVIDIA Jetson TX1平台。该项目结合了先进的机器学习算法与实时操作系统，旨在探索和展示小型赛车在复杂环境中的自主驾驶能力。 樱桃自动赛车（CAR）NCAT ECE高级设计项目试运行拆除。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • 【无人驾驶系列】基于ROS构建的无人驾驶系统
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    本项目为一套全面介绍如何利用ROS（机器人操作系统）搭建无人驾驶系统的教程和实践集合。适合对自动驾驶技术感兴趣的开发者与研究者学习参考。 无人驾驶技术集成了多种关键技术，如图1所示，一个典型的无人驾驶系统配备了多个传感器设备，包括长距雷达、激光雷达（LiDAR）、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等。每个传感器在运行过程中都会产生大量数据，并且整个系统对这些数据的实时处理有着严格的要求。例如，为了保证图像质量，摄像头需要达到每秒60帧的速度，这意味着每一帧的数据处理时间仅能有16毫秒。 然而，在面对大规模数据时，如何合理分配计算资源成为一个关键问题。比如当大量激光雷达点云信息涌入系统并占用大部分CPU资源的情况下，可能会导致无法及时处理来自摄像头的图像数据。这种情况可能导致无人驾驶汽车未能识别到交通信号灯等重要指示标志，从而引发严重的安全风险。 如图2所示，一个完整的无人驾驶解决方案通常会包含若干软件组件（例如路径规划、障碍物规避、导航以及交通信号监控等功能）和硬件模块的支持。
     
  • 【无人驾驶系列】基于ROS构建的无人驾驶系统
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    本项目致力于开发一套全面的无人驾驶解决方案，采用ROS框架进行构建。涵盖路径规划、环境感知和车辆控制等关键技术模块。旨在促进自主驾驶技术的研究与应用。 无人驾驶技术融合了多种先进技术，如图1所示，一个自动驾驶系统配备了多个传感器，包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等设备。这些传感器在运行过程中不断产生数据，并且对每种类型的数据都有严格的实时处理需求。例如，为了确保安全和准确的视觉信息捕捉，摄像头需要达到60帧/秒（FPS）的速度，这意味着每一帧图像的处理时间仅有16毫秒。 然而，在大量数据涌入系统时，如何合理分配资源成为了一大挑战。比如当大量的激光雷达点云数据进入系统并占据大部分CPU计算能力时，可能会导致摄像头的数据无法得到及时处理，从而影响交通信号灯等关键信息的识别和响应，进而可能引发严重的安全问题。如图2所示，在自动驾驶系统中集成了多个软件模块（包括路径规划、环境感知等功能），这些组件协同工作以确保车辆能够自主地进行驾驶任务。
     
  • 无人驾驶汽车代理在CARLA仿真器中的实现：Autonomous-Vehicles-Agent
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    《Autonomous-Vehicles-Agent》是基于CARLA仿真平台开发的一款无人驾驶汽车代理系统，实现了高效的路径规划与自主驾驶功能。 我的论文课题是使用深度强化学习的自动驾驶汽车。在CARLA Simulator中实现了一个代理，该代理仅通过两个前置摄像头就能安全、快速地导航车辆。这个代理已经学会了如何利用深度强化学习算法进行车道内的导航操作。开发工作是在Python环境下完成的，并且包含有8个视频文件（mp4格式），展示了车辆在模拟器中的行驶情况。 为了验证代理的有效性，我们设计了预先定义的不同路线来进行测试，这些路线对于代理人来说是全新的。实验结果显示出了非常令人振奋的效果！ 所使用的Python库包括卡拉API、暴躁的Matplotlib、张量流凯拉斯特工和Tensorflow-Addons等。 传感器方面采用了碰撞检测器以及具备语义分割功能的RGB相机和深度相机。 具体算法部分，我们使用了DQN（Deep Q-Network）、N步DQN及DDQN（Double DQN）进行了研究。
     
  • NVIDIA Jetson TX1 自动登录所需文件
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    本文提供关于如何配置自动登录所需的文件和步骤，帮助用户顺利完成NVIDIA Jetson TX1设备的无人值守启动设置。 要实现NVIDIA Jetson Tx1的文字界面自动以root用户登录，在启动时需要替换相应的文件到指定目录即可完成设置。
     
  • 基于ROS的无人驾驶车辆环境感知系统构建
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    本研究致力于开发基于ROS（机器人操作系统）的无人驾驶车辆环境感知系统，实现对周围环境的有效识别与理解。通过集成多种传感器数据融合技术、计算机视觉及机器学习算法，优化路径规划和障碍物检测功能，以提升无人驾驶汽车的安全性和自主性。 基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统，文档内容对于使用ROS进行开发具有较大帮助。
     
  • 基于ROS的自动驾驶系统
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    本项目致力于开发基于ROS（机器人操作系统）的高级自动驾驶解决方案，集成感知、决策与控制技术，以实现安全高效的自主驾驶功能。 本段落来源于网络，介绍了基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统，并分析了其优缺点及可靠性等方面的知识。作为无人驾驶技术系列文章中的第二篇，在解析光学雷达（LiDAR）技术之后，本篇文章重点介绍基于ROS的无人驾驶系统的构建与应用。文中将详细介绍ROS及其在无人驾驶场景下的优势和局限性，并探讨如何通过优化ROS来提高无人驾驶系统的可靠性和安全性。 无人驾驶技术是多学科交叉融合的结果。如图1所示，一个典型的无人驾驶系统包括多种传感器设备：长距离雷达、激光雷达（LiDAR）、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等。这些传感器在运行过程中会持续产生大量数据，并且整个系统对实时处理的要求非常高。例如，为了保证图像的流畅性与清晰度，摄像机需要达到至少60帧每秒的数据传输速率。
     
  • 基于ROS的自动驾驶系统
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    本项目致力于开发一套基于ROS（机器人操作系统）的自动驾驶解决方案，集成了环境感知、路径规划与决策控制模块，旨在实现高效安全的自主驾驶功能。 本段落来源于网络，介绍了基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统，并分析了它的优缺点及可靠性等相关知识。作为无人驾驶技术系列文章中的第二篇，在解析光学雷达（LiDAR）技术之后，本篇文章重点介绍基于ROS的无人驾驶系统及其应用情况。文中将详细阐述ROS在无人驾驶场景下的优势与不足之处，并探讨如何通过优化ROS来增强无人驾驶系统的可靠性和安全性。 无人驾驶技术是一个多学科集成的技术体系，如图1所示，一个典型的无人车系统配备了多种传感器设备：长距雷达、激光雷达（LiDAR）、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等。这些传感器在运行过程中会持续生成大量数据，并且整个无人驾驶系统的实时处理能力要求极高。例如，为了保证图像的流畅性，摄像头需要达到每秒60帧的画面刷新率。
     
  • Jetson TX1上Qt Creator的安装与配置
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    本简介介绍如何在NVIDIA Jetson TX1开发板上安装和配置Qt Creator集成开发环境，帮助开发者更高效地进行应用程序开发。 在JetsonTx1上安装QtCreator以及配置编译器可能会遇到一些问题。这里提供了一些解决方法，希望能帮助使用Tx1的用户们顺利解决问题。