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ShisatoYano

ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

自動運転制御アルゴリズムのPythonサンプルコードと解説ドキュメントを収録した、初心者向けの学習資料です。

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320
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66
最終コミット
9 時間前

これは何？

自動運転アルゴリズムのPythonサンプルプログラムと、各プログラムの設計ドキュメントをまとめたリポジトリです。自己位置推定、マッピング、経路計画、経路追従、認識を扱い、各アルゴリズムをアニメーション付きデモで確認できる実行可能なシミュレーションを用意しています。

自動運転スタックを支えるアルゴリズムとソフトウェアアーキテクチャの両方を学ぶための技術ガイドを目的としています。例として、拡張カルマンフィルターによる自己位置推定やNDTによる地図構築を取り上げています。Python 3.13と、NumPy、SciPy、Matplotlibなどの指定された依存関係をインストールしたうえで、src/simulationsディレクトリからシミュレーションを実行できます。MPCによる経路追従には、CasADiとdo-mpcも必要です。Docker開発コンテナの構成も提供しています。

将来的には、車両ナビゲーションの各段階でアルゴリズムを差し替え、結果を比較できるシミュレーターの開発を予定しています。

主な機能

  • 01自己位置推定、マッピング、経路計画、経路追従、認識アルゴリズムのPythonサンプルコード。
  • 02各アルゴリズムに、アニメーション付きデモを備えた実行可能なシミュレーションを用意。
  • 03各プログラムの構成を説明する設計ドキュメント。
  • 04pytestでユニットテストを実行し、環境を検証。
  • 05依存関係を自動でインストールするDocker開発コンテナの構成。

ユースケース

  • 実行可能なPythonサンプルを通じて自動運転アルゴリズムを学ぶ。
  • 自動運転の概念を扱う講座や授業の教材としてコードを活用する。
  • シミュレーションで自己位置推定や経路追従の手法を試作・比較する。

クイックスタート

  1. 1

    リポジトリをクローンする

    git clone https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide
  2. 2

    環境をセットアップする（WSL上のDocker開発コンテナを使うか、記載されているPythonの依存要件をインストールする）

  3. 3

    ユニットテストを実行して、環境が動作することを確認する

    . run_test_suites.sh
  4. 4

    拡張カルマンフィルターによる自己位置推定などのシミュレーション例を実行する

    python src/simulations/localization/extended_kalman_filter_localization/extended_kalman_filter_localization.py

使う前に知っておきたいこと

  • Python 3.13.xと、NumPy、SciPy、CasADi、do-mpcなどの複数のライブラリが必要です。
  • READMEではネイティブ環境またはVM上のLinuxが推奨されています。WSL経由でWindowsを使う場合はDockerのセットアップが必要です。
  • 設計ドキュメントはまだ未完成で、更新中です。

収録されている特集

オープンソースの教育・学習ツールロボティクス・身体性AIプロジェクト

トピック

#autonomous-driving#robotics#path-planning#slam#localization#python#simulation#education#algorithm#autonomous-navigation

よくある質問

AutonomousVehicleControlBeginnersGuide とは？
自動運転制御アルゴリズムのPythonサンプルコードと解説ドキュメントを収録した、初心者向けの学習資料です。 自動運転アルゴリズムのPythonサンプルプログラムと、各プログラムの設計ドキュメントをまとめたリポジトリです。自己位置推定、マッピング、経路計画、経路追従、認識を扱い、各アルゴリズムをアニメーション付きデモで確認できる実行可能なシミュレーションを用意しています。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide は無料で使えますか？ライセンスは？
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。AutonomousVehicleControlBeginnersGuide の最終コミットは 2026年11月7日 です。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide は何に使えますか？
実行可能なPythonサンプルを通じて自動運転アルゴリズムを学ぶ。 自動運転の概念を扱う講座や授業の教材としてコードを活用する。 シミュレーションで自己位置推定や経路追従の手法を試作・比較する。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide のインストール方法は？
リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 環境をセットアップする（WSL上のDocker開発コンテナを使うか、記載されているPythonの依存要件をインストールする） ユニットテストを実行して、環境が動作することを確認する: . run_test_suites.sh 拡張カルマンフィルターによる自己位置推定などのシミュレーション例を実行する: python src/simulations/localization/extended_kalman_filter_localization/extended_kalman_filter_localization.py
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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