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【深度强化学习】Python：OpenAI Gym-CarRacing 自动驾驶 | 提供项目完整代码 | 车道检测功能 | 路径训练功能 | 车辆控制功能

2024年07月31日 • Python •我要评论
本篇是关于 OpenAI Gym-CarRacing自动驾驶项目的博客，面向掌握 Python 并有一定的深度强化学习基础的读者。GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。本篇是CarRacing 系列博客的代码篇，提供 lane_dection 部分的完整代码。

     

  • 💭 写在前面：本篇是关于 OpenAI Gym-CarRacing 自动驾驶项目的博客，面向掌握 Python 并有一定的深度强化学习基础的读者。GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。本篇是 CarRacing 系列博客的代码篇，提供 lane_dection 部分的完整代码。 

 🔗 OpenAI Gym-CarRacing 系列博客：

【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（1） | 前置知识介绍 | 项目环境准备 | 手把手带你一步步实现

【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（2）| 车道检测功能的实现 | 边缘检测与分配 | 样条拟合

【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（3） | 路径训练功能的实现 | 规划与决策 | 路径平滑 | 利用公式进行目标速度预测

【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（4） | 车辆控制功能的实现 | 开环控制 | 闭环控制 | 启停式控制 | PID 控制 | Stanley 控制器

目录

Ⅰ. 项目环境准备

0x00 实验说明

0x01 模板下载

Ⅱ. 代码：车道检测功能的实现

 0x00 引入：lane_dection 部分的实现

0x01 完整代码

0x01 运行结果演示

0x02 转灰度图像：cur_gray

0x03 边缘检测：edge_detection

0x04 寻找边缘检测结果中的局部最大值：find_maxima_gradient_rowwise

Ⅲ. 代码：路径训练功能的实现

0x01 smoothing_objective 函数

0x02 waypoint_prediction 函数

0x03 target_speed_prediction 函数

0x04 运行结果演示

Ⅳ. 代码：车辆控制功能的实现

 0x00 PID_step 函数的实现

0x01 完整代码（longitudinal control.py）

0x02 运行结果演示

Ⅰ. 项目环境准备

0x00 实验说明

🚩 实践目标：

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