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ShisatoYano

ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

用 Python 示例代码和文档讲解自动驾驶车辆控制算法，适合初学者学习。

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这是什么？

这个仓库收集了自动驾驶车辆算法的 Python 示例程序，并附有各程序的设计文档。内容涵盖定位、建图、路径规划、路径跟踪和感知等方向，每个算法都提供可直接运行、带动画演示的仿真。

项目定位是学习资料，帮助读者同时理解自动驾驶系统中的算法与软件架构。示例包括扩展卡尔曼滤波定位和 NDT 地图构建等。运行前需安装 Python 3.13 及 NumPy、SciPy、Matplotlib 等依赖；使用 MPC 路径跟踪时还需要 CasADi 和 do-mpc。项目也提供基于 Docker 的开发容器环境。

作者计划后续开发一个仿真器，让用户在车辆导航的各个阶段替换算法并比较结果。

核心功能

  • 01提供定位、建图、路径规划、路径跟踪和感知等算法的 Python 示例代码。
  • 02每个算法都有可运行的仿真和动画演示。
  • 03设计文档说明各程序的结构。
  • 04使用 pytest 运行单元测试以验证环境。
  • 05提供 Docker 开发容器，自动安装所需依赖。

适用场景

  • 通过可运行的 Python 示例学习自动驾驶车辆算法。
  • 作为讲授自动驾驶概念的课程教学素材。
  • 在仿真中原型验证或比较定位与路径跟踪方法。

快速上手

  1. 1

    克隆仓库

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

    配置环境（在 WSL 中使用 Docker 开发容器，或安装所列的 Python 依赖）

  3. 3

    运行单元测试以确认环境配置成功

    . run_test_suites.sh
  4. 4

    运行示例仿真，例如扩展卡尔曼滤波定位

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

使用前须知

  • 需要 Python 3.13.x，并安装 NumPy、SciPy、CasADi、do-mpc 等多个库。
  • README 建议在原生或虚拟机 Linux 上运行，Windows 用户需通过 WSL 和 Docker 配置环境。
  • 设计文档仍不完整，正在持续更新。

收录于专题

开源教育与学习工具机器人与具身智能项目

标签

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

常见问题

AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 是什么？
用 Python 示例代码和文档讲解自动驾驶车辆控制算法，适合初学者学习。 这个仓库收集了自动驾驶车辆算法的 Python 示例程序，并附有各程序的设计文档。内容涵盖定位、建图、路径规划、路径跟踪和感知等方向，每个算法都提供可直接运行、带动画演示的仿真。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 可以免费使用吗？用的什么许可证？
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 还在维护吗？
活跃维护中。AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 最近一次提交是在 2026年11月6日。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 适合用来做什么？
通过可运行的 Python 示例学习自动驾驶车辆算法。 作为讲授自动驾驶概念的课程教学素材。 在仿真中原型验证或比较定位与路径跟踪方法。
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 怎么安装和运行？
克隆仓库: git clone https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 配置环境（在 WSL 中使用 Docker 开发容器，或安装所列的 Python 依赖） 运行单元测试以确认环境配置成功: . run_test_suites.sh 运行示例仿真，例如扩展卡尔曼滤波定位: python src/simulations/localization/extended_kalman_filter_localization/extended_kalman_filter_localization.py
在哪里获取 AutonomousVehicleControlBeginnersGuide？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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