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pygame自驾车模拟

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简介：
《Pygame自驾车模拟》是一款利用Python游戏开发库Pygame制作的汽车驾驶模拟软件。玩家可以在虚拟环境中体验驾驶的乐趣与挑战，并学习相关编程技术。 使用TensorFlow实现的Pygame模拟自动驾驶系统，在初始阶段可能不会收敛，需要经过大约几十万次训练后才能达到稳定状态。本代码参考了sentdex的小车游戏项目。非常感谢作者提供的资源，如有侵权请联系处理。训练速度完全取决于你的电脑性能。本人已经完成了数十万次的训练工作。

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  • pygame自驾车模拟
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    《Pygame自驾车模拟》是一款利用Python游戏开发库Pygame制作的汽车驾驶模拟软件。玩家可以在虚拟环境中体验驾驶的乐趣与挑战，并学习相关编程技术。 使用TensorFlow实现的Pygame模拟自动驾驶系统，在初始阶段可能不会收敛，需要经过大约几十万次训练后才能达到稳定状态。本代码参考了sentdex的小车游戏项目。非常感谢作者提供的资源，如有侵权请联系处理。训练速度完全取决于你的电脑性能。本人已经完成了数十万次的训练工作。
     
  • Python-OpenAIGym自动驾驶小车模拟环境
    优质
    本项目构建于Python与OpenAI Gym框架之上，旨在创建一个高度仿真的自动驾驶汽车模拟环境，便于算法测试与优化。 OpenAI Gym提供了一个自驾小车的模拟环境。
     
  • Udacity的自动驾驶模拟器
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    Udacity的自动驾驶模拟器是一款专为自动驾驶技术开发的学习工具，它通过高度仿真的虚拟环境帮助用户深入理解并实践自动驾驶算法与系统。 Udacity自动驾驶模拟器可以直接运行exe文件。该模拟器支持模型训练和测试功能。在CarND-Behavioral-Cloning-P3-master目录下运行drive.py脚本，启动模拟器后选择AUTONOMOUS MODE即可查看效果。
     
  • 在Unity平台上模拟自动挡汽车驾驶体验
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    本游戏为Unity平台开发，旨在提供逼真的自动挡汽车驾驶体验。玩家可以在安全的虚拟环境中学习和练习驾驶技巧，享受真实的道路环境与交通状况带来的挑战。 本段落详细介绍了在Unity平台上模拟自动挡驾驶汽车的方法，并提供了示例代码供参考。对于对此话题感兴趣的读者来说，这些内容具有较高的实用价值。
     
  • 在Unity平台上模拟自动挡汽车驾驶体验
    优质
    本作品是一款在Unity引擎上开发的模拟游戏，玩家可以亲身体验自动挡汽车驾驶的乐趣与技巧，提供逼真的驾驶感受和多样的道路环境。 自动挡汽车功能分析： 1. 刹车数值用0到255的连续量表示，按下键盘按键的时间越长，刹车值递增速度越快，在大约一秒后达到峰值。无论车辆是前进还是倒退状态，踩下刹车后车辆会逐渐减速直至完全停止。 2. 汽车有四个挡位：停车档P、倒车档R、空档N和前进档D。 3. 启动汽车并松开刹车时，车辆将进入怠速模式，并从0公里/小时逐步加速至12公里/小时。 4. 刹车数值同样采用0到255的连续量表示。根据不同的挡位区间（一档对应速度为0-10公里/小时；二档对应速度为11-20公里/小时，以此类推），车辆能够达到相应的最高行驶速度，即峰值车速可达150公里每小时。 5. 当挂入停车档P并拉起手刹时，汽车将停止运行。 6. 挂入倒车档R后可以进行倒退操作。 7. 通过键盘上的A和D键来控制车辆的左右转向。
     
  • 基于DQN的CARLA模拟器中的自主驾驶车辆研究
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    本研究运用深度Q学习算法(DQN)在CARLA仿真环境中探索自动驾驶技术，旨在提升车辆自主决策能力与环境适应性。 该项目在CARLA模拟器上运行自主车辆，并基于Michael Bosello的存储库及其所有依赖项进行开发。与实际汽车不同，该代码是为CARLA模拟器设计的修订版本，具有模块化结构，因此构建新的汽车实例非常容易。 现在，DQN输入和输出仅传递给汽车实例，而不是以前的整体系统。每个汽车实例协调来自传感器的数据，并将其汇总到一个帧中，然后将此信息馈送到DQN指令标准学习流程中。运行项目的命令包括： - 运行自动驾驶 -> `rl_car_driver.py` - 恢复旧的训练模型 -> `rl_car_driver.py --model run-out-xxxx-xx-xx-xx-xx-xx` - 以评估模式运行 -> `rl_car_driver.py --evaluate True --model run-out-xxxx-xx-xx-xx-xx-xx` CARLA模拟器需要特定版本的Python才能正常工作。
     
  • 基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟模拟平台
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    本平台专注于构建高度仿真的驾驶环境，利用海量驾驶数据支持自动驾驶技术的研发与测试，加速智能驾驶系统安全性和可靠性的提升。 为了充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的经验，并满足企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求，解决行业在本土化功能安全评价方面的问题，数据资源中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设进行了全面总结。从驾驶场景研究和分类、场景数据采集、处理与分析、构建场景数据库以及搭建虚拟仿真平台这五个层面深入探讨并阐述了相关技术细节，从而为行业提供了切实可行的技术支持。
     
  • Unity期末项目——3D汽车模拟驾驶
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    本项目为Unity平台开发的期末作品，设计了一个逼真的3D汽车模拟驾驶环境，让玩家体验真实的驾驶乐趣与挑战。 Unity期末大作业：3D汽车模拟驾驶工程文件（使用Unity 2019版本），包含所有素材、模型、背景图片、音乐及源代码等。项目包括六个场景，其中三个是UI场景，另外三个是地图场景。UI界面设计合理，交互流畅，并且有良好的3D效果和场景转换动画。游戏支持通过WASD键控制汽车移动，空格键停止车辆，Shift键实现粒子加速功能，L键开关车灯，S键取消粒子加速，X键则用于在速度过快时快速减速。