matlab代码保密 Matlab-GUI-界面 目标 ： Matlab GUI与ROS和CARLA的接口 以便更好地了解ROS。 增强了访问ROS及其功能的便利性。 可视化来自所有可用传感器数据的实时反馈。 实时轨迹映射 实时车辆控制和环境映射。 框架 ： 这里显示了项目的概述。 实现最终目标的方法如下所示。 免责声明： 由于机密性的原因，我到目前为止尚未上传任何代码。 但是要了解我的项目，请转到下面的演示部分。 如有任何疑问和澄清联系。 使用的工具 ： Python ROS（机器人操作系统） Matlab的 卡拉 腻子（SSH） Rviz（ROS），Pygame（Python） 项目演示 您可以从此链接查看一些视觉效果：

matlab显示方程图像代码Carla-Simulink接口 Carla是一款针对自动驾驶研究的开源软件。 它提供了真正强大的界面来支持自动驾驶系统的开发，培训和验证。 Simulink无需介绍。 它被广泛使用，尤其是被工程师广泛使用，并提供了许多功能来辅助快速的产品开发。 该项目的主要动机是将Simulink链接到Carla，并向案例展示如何使用该界面的一些示例。 要求 为了运行此界面，应满足以下要求。 硬件 正如Carla所使用的，建议的要求基本相同，如下所示。 64位Windows / Linux / MacOS 8 GB或更多RAM 四核Intel或AMD处理器，2.5 GHz或更快 NVIDIA GeForce 470 GTX或AMD Radeon 6870 HD系列卡或更高版本 10GB的硬盘空间用于模拟器设置 软件 要运行该界面，需要以下软件。 （仅当您计划从头开始编译所有内容时） 入门 使用Python介面 视频版本可以在下面找到 从安装和开始。 安装过程很简单，这里不再讨论。 转到网站并安装64位版本（推荐）。 确保在安装时也选择pip。 下一步是安装。 进入网站并选

CARLA是英特尔实验室联合丰田研究院、巴塞罗那计算机视觉中心联合发布的开源模拟器。 CARLA 的开发包括从最基础的直到支持城市自动驾驶系统的开发、训练和验证。除了开源代码和协议，CARLA 还提供了为自动驾驶创建的开源数字资源（包括城市布局、建筑以及车辆），这些资源都是可以免费获取和使用的。这个模拟平台能够支持传感套件和环境条件的灵活配置。

carla 仿真0.9版本 自动驾驶仿真平台。

卡拉·斯坦利 Stanley控制器在CARLA上的实现此存储库仅包含具有控制律的实际实现的脚本。 与CARLA相关的文件以及所使用的库都需要从外部获取

卡拉GUI GUI工具可帮助人车交互研究人员使用设计和进行交通实验。 讲师 团队成员 夏季团队（在2020年夏季创建了0.00版） 秋季队 [布兰登·萨普] [雷德·拉苏尔（Raeed Rasul）] [义乌] [何菲菲] 项目目的 是功能强大的开源工具，旨在“支持自动驾驶系统的开发，培训和验证”（ ）。 为了正确利用CARLA模拟器提供的强大功能，用户需要具备以下条件： 对模拟器提供的功能的深入了解 有关车辆控制的基本知识 关于python的基本知识 要满足所有这些要求，对于人机交互领域的初学者来说绝对不容易。 为了使这些研究人员更轻松地生活，已经开发了一个简单的GUI ，它为用户提供了使用CARLA模拟器创建和进行实验的界面。 功能介绍 我们的模拟器允许用户创建城市和高速公路模拟场景。 gui的起始页，提供用于编辑城市（交叉口）和高速公路模拟方案的选项。 城市模拟 用于

Carla目前的稳定版为即可下载，linux解压后命令行执行这将启动一个全屏的仿真窗口，你能使用WASD驾驶车辆实验中往往增加各种参数进行配置carla-server参数表示以服务端模式运行，等待客户端连接benchmarkfps=10表示仿真中每一个step的时间间隔相同windowedResX=300ResY=300表示窗口化以及大小配置环境变量：SDL_VIDEODRIVER=offscreen和SDL_HINT_CUDA_DEVICE=0程序中可以这么写这个目前的缺点是默认第0块GPU，选择其他的会失效，在https://github.com/carla-simulator/carla

有关运行openpilot和Carla的说明。 按照提供的说明运行comma.ai模拟 可以在上面的PDF中找到相同的指令。 安装驱动程序和软件仿真应在Ubuntu平台上运行Ubuntu 18或更高版本是首选。 安装Docker sudo apt install curl curl https://get.docker.com | sh \ && sudo systemctl start docker \ && sudo systemctl enable docker sudo docker run hello-world 安装openpilot和carla sudo apt install git git clone https://github.com/commaai/openpilot.git (Carla- runner branch is preferred) 可以在

CARLA数据集上的语义分割 介绍 该项目针对Lyft＆Udacity提出的图像语义分割挑战，该算法以使用录制的视频为基准，CARLA是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 这是此项目的验尸。 本文将讨论以下3个主题： 我如何设置项目的体系结构。 有哪些挑战，我要如何解决？ 这个项目有哪些潜在的改进？ 现在，让我们开始吧！ 项目架构 全卷积网络 我在这个项目中使用了全卷积网络。 我选择了ResNet。 我首先使用框架。 全卷积网络的思想是使用没有全连接层的神经网络，这意味着所有层都是卷积层。 最后，添加一个卷积层以表示语义分割结果。 我在这个带有Tensorflow后端的项目中使用了Keras。 在适合网络之前，图像会被缩放为320x320，语义分割结果将被缩放回800x600。 其他可能的框架 在我详细介绍FCN之前，这里有一些我想出的其他解决方案。 名称 描述 遮罩R-CNN

osm2xodr 用于将OpenStreetMaps（.osm）转换为OpenDrive（.xodr）格式的转换器（现在只是可行驶的道路-您可以在“ parseAll（）”函数中编辑其他osm道路的代码）。 只需在main.py中调整文件名/路径并运行即可。 要求是osmread，numpy，PIL和pyproj 如果使用地形图，则其应为16位整数格式，并且地图的最大/最小纬度/经度应与osm文件中的点匹配。 此代码是作为以下内容的一部分创建的