基于DQN的CARLA模拟器中的自主驾驶车辆研究-ITADN社区

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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。

Carla-Parking：自动驾驶研究的卡拉模拟器

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Carla-Parking是一款专为自动驾驶技术开发的高级模拟器，专注于停车场景的研究与测试，助力实现安全、高效的无人驾驶系统。带有ROS的卡拉停车场Carla是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器。该包包含一个基于规则的停车运动实现。由于此方法不依赖于传感器数据且可能面临碰撞风险，因此它是一种开环策略。示例中，在预定义位置生成两辆汽车（它们之间留有足够的空间），并让自主车辆盲目地控制以适应停车位。这个过程在gif动画中有演示，速度为原速的五倍。安装步骤如下： 1. 在您的catkin工作区名称下执行：`cd ~//src` 2. 克隆仓库：`git clone https://github.com/vignif/carla_parking.git` 3. 返回上一级目录并构建项目：`cd .. && catkin_make` 运行环境： - 使用命令 `./CarlaUE4.sh` 启动模拟器。 - 通过 `roslaunch carla_ros_bridge carla_ros_bridge.launch` 运行ROS桥。

关于自动驾驶中车辆调头问题的研究.pdf

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本文针对自动驾驶场景下的车辆调头问题进行了深入研究，探讨了在不同道路条件下优化调头路径及提高安全性的方法和技术。自动驾驶是近年来人工智能研究的一个热门领域，在这一背景下车辆调头问题成为了一个非常实际且具有挑战性的场景。本段落围绕无人车在自动驾驶中的调头问题进行了深入探讨，并建立了多种数学模型，包括普通调头轨迹、避开人行通道的调头轨迹及避障调头轨迹等。通过对附件数据进行处理并重新设定直角坐标系后，我们可以将车辆运动分解为x和y方向。基于无人车独特的转向特性，我们构建了一个三阶段的调头路径模型，并通过仿真模拟展示了不同场景下的应用结果（如图3、4所示）。为了确定控制点的位置，在考虑了各种弧度变化的情况下，计算出了无人车与障碍物之间的最短距离（见图5）。当需要满足所有可能的角度时，我们发现控制点的y坐标需至少为15.8米。这表明在设定调头路径时必须充分考虑到安全因素。对于问题二，在原有模型的基础上增加了新的边界限制条件，并分析了不同转弯角度对左右边界的距离影响，从而判断是否需要倒车（见图6）以确保行驶的安全性与可行性。当涉及到障碍物的避让时，我们分别考虑了仅存在F和D、G和D以及所有障碍同时存在的几种情况（如图7至9所示）。通过调整模型参数，使无人车能够有效避开这些静态或动态移动中的潜在危险区域，并保证其路径规划的安全性和有效性。进一步地，在问题四中探讨了结合人行通道与障碍物的综合影响。当仅有D和人行道时，我们提出了新的修正方案（如图10所示）；而面对全部存在的复杂情况，则进行了更深入的模型优化处理，以确保无人车能够顺利避开所有潜在威胁。针对动态变化中的障碍物问题，在第五个研究阶段中设计了G和F两个障碍物的具体移动路径，并据此更新了原有的避障策略（见图12）。采用遍历算法来寻找最优解，使车辆在复杂环境中仍能实现高效且安全的调头操作。最后，通过使用七段S型曲线模型分析求解效率与时间之间的关系，确定了解决方案的最佳执行周期长度（如图13所示），这为提高无人车的实际应用性能提供了重要的参考依据。综上所述，本段落的研究成果不仅为解决自动驾驶中的车辆调头问题提供了一套全面且高效的解决方案，同时也为进一步推动该领域的技术进步奠定了坚实的理论基础。

关于模糊控制在车辆自动驾驶前车跟随中的应用研究.pdf

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本文探讨了模糊控制技术在自动驾驶汽车中前车跟随场景的应用，分析其优势与局限，并提出改进方案以提升系统性能和安全性。本段落探讨了基于模糊控制的车辆自动驾驶前车跟随技术的研究进展与应用方法，旨在提高智能驾驶系统在复杂交通环境下的适应性和安全性。通过对现有文献和技术方案进行分析总结，提出了一种改进型的模糊控制器设计思路，并通过仿真试验验证其有效性及优越性。该研究为未来进一步开展相关领域工作提供了理论参考和实践依据。

关于自动驾驶车辆路径跟踪的模型预测控制研究

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本研究聚焦于自动驾驶领域中的路径跟踪技术，通过开发先进的模型预测控制系统，旨在提高车辆在复杂驾驶环境下的导航精确度与安全性。在自动驾驶技术的研究领域内，针对自动驾驶车辆路径规划的轨迹跟踪问题是一个亟待解决且需要优化的关键课题。本段落基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）理论展开研究，具体探讨了以下三个方面的内容：首先，为了解决自动驾驶车辆对预定路径进行有效追踪的问题，引入传统的MPC理念，并设计了一套适用于该场景的轨迹跟踪策略；其次，在解决路径跟随过程中出现的稳定性差和适应目标速度变化能力不足等问题时，进一步提出了采用终端状态等式约束的改进型MPC方法；最后，在研究中为了提升车辆在跟随过程中的响应速度与稳定性能，提出了一种结合预测时间范围内系统输入输出收缩限制（Predictive Input and Outputs Contractive Constraint, PIOCC）的MPC轨迹跟踪控制策略。

关于车联网与自动驾驶车辆的Vissim交通仿真研究.pdf

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本文探讨了利用Vissim软件对车联网及自动驾驶汽车在复杂道路交通环境下的运行进行仿真的方法和结果分析，为智能交通系统的开发提供理论支持。本段落档探讨了基于Vissim的车联网及自动驾驶车辆交通仿真的研究方法和技术细节。通过结合先进的车联网技术和自动驾驶技术，该仿真模型能够有效地模拟复杂的道路交通环境，并为交通安全、效率以及智能化出行提供有价值的参考数据与理论依据。

自动驾驶汽车项目：基于CARLA仿真的Self-Driving-Cars-Projects

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本项目致力于开发和测试自动驾驶技术，采用CARLA仿真平台进行车辆控制算法的研究与优化。旨在推动无人驾驶技术的安全性和可靠性提升。我使用开源模拟器完成了多个自动驾驶汽车（AV）项目。这些项目涵盖了从控制、状态估计、定位、感知到运动规划的各个方面。在控制器部分，我在CARLA仿真环境中让自动驾驶汽车沿着跑道进行导航。对于误差状态扩展卡尔曼滤波器的应用，则是利用CARLA仿真器中的数据对车辆位置进行了精确估算。还有一个未命名的算法用于识别场景中对象的边界框，并定义可行驶区域的边界。另一个同样待定名称的工作是一个分层运动规划程序，它在一系列不同的CARLA模拟环境中导航自动驾驶汽车，包括避免停放在车道上、跟随前方车辆以及安全通过交叉路口等功能。安装步骤方面：对于Ubuntu系统用户来说，请下载并按照官方提供的指南进行设置；而对于Windows系统的用户，则需要先下载相应的版本然后根据说明来完成安装。

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。

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。

二自由度无人驾驶车辆模型

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二自由度无人驾驶车辆模型是一款简化版自动驾驶系统实验平台，专注于研究和教学，特别适合初学者探索线控驱动与转向技术。二自由度车辆模型是研究车辆行驶稳定性和操作稳定性的重要基础。合适的车辆模型能够为算法研究提供计算量小、在线计算负担轻的优势。

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基于DQN的CARLA模拟器中的自主驾驶车辆研究

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