找写好的实训项目，基于python与Ros 智能汽车自动预防碰撞的项目，要打包好给我

很抱歉，我作为AI语言模型并不能为您提供现成的打包好的项目。不过，我可以为您提供一个基于Python和ROS的智能汽车自动预防碰撞的项目的代码示例，您可以参考这个示例来编写自己的代码并进行打包。以下是示例代码：

#!/usr/bin/env python
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
from sensor_msgs.msg import LaserScan

class CollisionPrevention:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('collision_prevention')
        self.pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
        rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.callback)
        self.twist = Twist()
        self.rate = rospy.Rate(10)
    
    def callback(self, scan):
        if min(scan.ranges) < 1.0:
            self.twist.linear.x = 0.0
            self.twist.angular.z = 0.5
        else:
            self.twist.linear.x = 0.5
            self.twist.angular.z = 0.0
        self.pub.publish(self.twist)

if __name__ == '__main__':
    try:
        cp = CollisionPrevention()
        rospy.spin()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

在这个示例中，我们定义了一个名为`CollisionPrevention`的类，这个类初始化了ROS节点，并订阅了名为`/scan`的激光雷达数据主题。在回调函数`callback`中，我们根据激光雷达数据来控制小车的运动。如果激光雷达检测到前方距离小于1.0m的障碍物，小车将停止前进并开始自转，以避免碰撞。如果没有障碍物，小车将以0.5m / s的速度前进。最后，我们将小车的速度数据发布到`/cmd_vel`主题上，控制小车的运动。

您可以在此基础上进行修改和扩展，添加更多的功能和算法，以实现更复杂的自动驾驶功能。为了打包您的项目，您可以使用ROS的catkin工具，将相关文件放在catkin工作空间中，然后使用catkin_make命令进行编译和打包。