选择一门编程语言 (Python)绘制一辆简易的智能小车,其外形为一矩形(长度、宽度自拟), 并获取所绘制的智能小车质心坐标。通过编程绘制车辆模型,参数自行拟定。实现手动控 制其前后运动,以固定角度 (10°/20°)转向。

时间: 2024-04-14 20:27:00 浏览: 22
你可以使用Python编程语言来实现这个智能小车的模型。首先,你可以定义一个矩形类来表示车辆的外形,并且可以添加函数来控制车辆的运动和转向。以下是一个简单的示例代码: ```python class Car: def __init__(self, length, width): self.length = length self.width = width self.position = (0, 0) self.angle = 0 def move_forward(self, distance): x, y = self.position x += distance * math.cos(math.radians(self.angle)) y += distance * math.sin(math.radians(self.angle)) self.position = (x, y) def move_backward(self, distance): self.move_forward(-distance) def turn_left(self, angle): self.angle += angle def turn_right(self, angle): self.turn_left(-angle) def get_centroid(self): x, y = self.position centroid_x = x + self.length/2 * math.cos(math.radians(self.angle)) centroid_y = y + self.width/2 * math.sin(math.radians(self.angle)) return (centroid_x, centroid_y) # 示例用法 car = Car(5, 3) # 创建一个长度为5,宽度为3的车辆实例 print(car.get_centroid()) # 输出初始质心坐标 car.move_forward(10) # 前进10个单位 car.turn_left(20) # 左转20度 car.move_backward(5) # 后退5个单位 print(car.get_centroid()) # 输出最终质心坐标 ``` 在上面的代码中,`Car`类表示车辆对象,通过`length`和`width`参数来定义车辆的外形尺寸。`position`表示车辆当前位置,`angle`表示车辆当前朝向角度。`move_forward`和`move_backward`函数用于控制车辆前进和后退,`turn_left`和`turn_right`函数用于控制车辆转向。`get_centroid`函数用于计算车辆的质心坐标。 你可以根据需要调整参数和添加其他功能来完善这个智能小车的模型。
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【资源说明】 基于Python实现的强化学习的智能体小车+项目说明+模型.zip 此无人车AI项目使用的Deep Q-learning算法,是DeepMind在2013年发明的深度强化学习算法,将Q-learning的思想与神经网络算法结合,也算是现代强化学习算法的源头了。研究者用这个算法在2015年让计算机学会了49种Atari游戏,并在大部分游戏中击败了人类。从适用性上来讲,我们不需要告诉AI具体的规则,只要让它不断摸索,它就能慢慢从中找到规律,完成许多之前被认为只有人类能完成的智力活动。 既然是Q-learning和Deep learning的结合,就先结合无人车AI来讨论什么是Q-learning。 Q-learning是一种强化学习算法,无人车需要根据当前状态来采取动作,获得相应的奖励之后,再去改进这些动作,使得下次再到相同的状态时,无人车能做出更优的选择。我们用Q(S,A)表示在S状态时,采取A动作所获得的**效用值**。下面用字母R代表奖励(Rewards),S'代表采取A动作后到达的新位置。(奖励值R与效用值Q的区别在于,R表示的是这个**位置**的奖励,比如对于无人车而言障碍物的位置奖励是-100,河流的位置奖励是-120,柏油路的奖励是100,沙路的奖励是50,目标点的奖励是10000。而Q代表的是,采取这个**动作**的效用值,用于评价在特定状态下采取这个动作的优劣,可以将之理解为无人车的大脑,它是对所有已知状态的综合考虑) 伪代码如下: Initialize Q arbitrarily // 随机初始化Q值 Repeat (for each episode): // 每一次尝试,从车子出发到撞墙是一个episode Initialize S // 车辆出发,S为初始位置的状态 Repeat (for each step of episode): Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*maxQ(S',a)] // Q-learning核心贝尔曼方程,更新动作效用值 S ← S' // 更新位置 until S is terminal // 位置到达终点 贝尔曼方程(Bellman Equation)中,γ为折扣因子,α为学习速率。γ越大,无人车会越重视以前的经验,越小就更重视眼前利益。α取值范围为0~1,取值越大,保留之前训练的效果就越少。可以看出当α取值为0时,无论如何训练AI也无法学习到新Q值;α取值为1时,新Q值将完全取代旧Q值,每次训练得到新值就会完全忘记之前的训练结果。这些参数值都是人为设定的,需要根据经验慢慢调整。 然后我们将Q-learning算法与深度学习结合。从High Level来看,Q-learning已经实现无人车基本的躲避路障功能,而深度学习算法可以让无人车自动总结并学习特征,减少人为设定特征的不完备性,以更好的适应非常复杂的环境条件。 首先,用一个深度神经网络来作为Q值的网络,地图上每个点有坐标(X1, X2),将此状态输入神经网络来预测每个方向的Q值(图中假设有四个actions对应四个方向,所以一共得到4个新的Q值)。Q-target表示上一次到达该状态时所得到的Q值,然后使用均方差(mean-square error)来定义Loss Function。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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