自动驾驶 python
时间: 2023-08-16 12:13:23 浏览: 63
自动驾驶是指通过计算机系统和传感器技术,使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主行驶。在自动驾驶的实现中,神经网络是一个重要的组成部分。根据英伟达的论文"end to end learning for self-driving cars"的基本思想设计,可以使用模拟器收集捕获的路面图像和方向盘转动的角度作为网络的训练数据,训练一个神经网络。训练好的网络可以根据路面的情况自动输出方向盘的角度,并带领小汽车行驶。\[1\]
在数据的处理过程中,可以使用一些技巧来增加数据的多样性。例如,可以通过调整图像的亮度来模拟不同时段的行车情况。通过调整参数factor的大小,可以明显地改变整张图片的亮度。此外,还可以对图像进行随机翻转处理,同时需要注意翻转后方向盘的角度也要相应进行翻转。\[2\]
在数据收集过程中,只有中间摄像头所捕获的图像有对应的方向盘转动角度,而左边和右边的摄像头捕捉到的画面没有对应的角度。为了增加训练数据的多样性,可以使用中间摄像头的画面和方向角度来推测左边和右边摄像头捕捉的画面所对应的方向盘角度。通过简单的数学计算,可以得到左边摄像头对应的方向盘角度为tan(S) + 1/4,右边摄像头对应的方向盘角度为tan(S) - 1/4。通过这种方式,可以根据一张中间摄像头捕获的画面,随机计算同一时刻左或右边摄像头捕获画面所对应的方向盘角度。\[3\]
以上是关于自动驾驶中使用Python的一些技术和方法的介绍。希望对您有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [(计算机视觉实战) 自动驾驶 python实现](https://blog.csdn.net/weixin_52668444/article/details/117914829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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