【源码】基于Python和Paddle Lite的无人车自主驾驶系统

项目简介

本项目是针对华为人工智能大赛无人车挑战杯的解决方案，运用先进的机器学习与计算机视觉技术，基于Python语言，结合Paddle Lite和ROS等开源工具和库，实现无人车的自主驾驶功能。

项目的主要特性和功能

总体架构

项目包含四个主要部分： - 端到端模型训练与推理：借助基于Paddle Lite和NCNN平台的神经网络模型，处理视觉数据，识别道路和障碍物等信息。 - 激光雷达数据处理：通过rplidar_detection.py文件处理激光雷达扫描数据，完成道路检测和障碍物识别。 - 伺服节点控制：由servoNode.py文件实现，控制车辆在特定环境中的行驶，包括速度、方向和档位的控制。 - 交通信号通信处理：talker.py文件负责与交通信号通信，接收数据并生成车辆动作指令。

此外，项目还有model_transfer.py工具，可将复杂神经网络模型转换为适配特定硬件平台的优化模型，提升运行效率和性能。

安装使用步骤

1. 安装Python、ROS、Paddle Lite等必要的依赖库和工具。
2. 将激光雷达数据处理部分的代码导入到ROS环境中。
3. 配置伺服节点控制部分的参数，并按需调整代码逻辑。
4. 配置交通信号通信处理部分的参数，确保能正确接收和处理交通信号数据。
5. 运行端到端模型训练和推理部分，进行模型的训练和测试。
6. 测试整个系统的功能，确保各部分协同工作。

注意：以上步骤为大致流程，具体细节可能因项目结构和环境配置而异，建议参考项目文档和指南进行安装和使用。

下载地址

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