(源码)基于Python和Paddle Lite的无人车自主驾驶系统.zip

# 基于Python和Paddle Lite的无人车自主驾驶系统 ## 项目简介 该项目是针对华为人工智能大赛无人车挑战杯的解决方案，致力于使用先进的机器学习和计算机视觉技术实现无人车的自主驾驶功能。项目代码实现主要基于Python语言，并采用了一系列开源工具和库，如Paddle Lite和ROS。 ## 项目的主要特性和功能 ### 总体架构 项目主要包括四个部分：端到端模型训练与推理、激光雷达数据处理、伺服节点控制以及交通信号通信处理。 - **端到端模型训练与推理**：使用基于Paddle Lite和NCNN平台的神经网络模型进行训练和推理，处理视觉数据，识别道路和障碍物等信息。 - **激光雷达数据处理**：使用`rplidar_detection.py`文件处理激光雷达扫描数据，实现道路检测和障碍物识别。 - **伺服节点控制**：由`servoNode.py`文件实现，负责控制车辆在特定环境中的行驶过程，包括速度、方向和档位的控制。 - **交通信号通信处理**：`talker.py`文件处理与交通信号的通信，接收交通信号数据并生成车辆的动作指令。 此外，项目还包括一个模型转换和优化工具`model_transfer.py`，用于将复杂的神经网络模型转换为适用于特定硬件平台的优化模型，提高模型运行效率和性能。 ## 安装使用步骤 1. **安装依赖库和工具**：安装Python、ROS、Paddle Lite等必要的依赖库和工具。 2. **导入激光雷达数据处理代码**：将激光雷达数据处理部分的代码导入到ROS环境中。 3. **配置伺服节点控制参数**：配置伺服节点控制部分的参数，并根据实际需求调整代码逻辑。 4. **配置交通信号通信处理参数**：配置交通信号通信处理部分的参数，确保能够正确接收和处理交通信号数据。 5. **运行端到端模型训练和推理**：运行端到端模型训练和推理部分，进行模型的训练和测试。 6. **测试系统功能**：测试整个系统的功能，确保各部分能够协同工作。 请注意，以上步骤仅为大致流程，具体细节可能会因项目结构和环境配置而有所不同。建议用户参考项目的文档和指南进行安装和使用。