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[XieTJ]

多模态 CARLA 导航避障系统

项目简介

本项目基于 CARLA 模拟器与神经网络技术，实现了具备多传感器融合能力的智能车辆导航避障系统。系统集成前视摄像头、第三视角摄像头与障碍物检测模块，通过多模态数据感知环境，结合神经网络与传统控制算法，实现车辆自主行驶与障碍物规避功能。

核心功能

• 多模态感知系统：集成 RGB 摄像头（前视 + 第三视角）与障碍物检测器，全面获取环境信息
• 智能避障算法：基于改进神经网络控制器与传统控制器双模式，动态检测并规避前方障碍
• 实时可视化：实时显示第三视角画面，叠加障碍物检测结果、车速、控制状态等关键信息
• 双模式控制：支持神经网络模式与传统控制模式切换，可根据环境选择最优控制策略
• 智能恢复机制：内置车辆卡住检测与自动恢复系统，保障行驶稳定性
• 深度神经网络：结合神经网络与传统控制算法，实现车辆自主行驶与障碍物规避功能

项目结构

car_navigation_system/
├── README.md          # 项目说明文档
├── main.py            # 主程序文件
├── screenshots/       # 截图保存目录
└── sync_main.bat      # 同步主分支脚本

环境配置

• 操作系统：Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04/22.04
• Python 版本：3.7+ (推荐 3.10)
• 核心框架：PyTorch
• 模拟器：CARLA 3.11 或兼容版本

依赖安装

1. 安装 CARLA 模拟器

   • 从 CARLA 官网 下载并安装 CARLA 3.11
   • 或使用项目提供的 CARLA 安装包

2. 安装 Python 依赖

   pip install carla numpy opencv-python matplotlib torch

快速启动

步骤 1：启动 CARLA 模拟器

• Windows：

  CarlaUE4.exe -windowed -ResX=800 -ResY=600

• Ubuntu：

  ./CarlaUE4.sh -windowed -ResX=800 -ResY=600

步骤 2：运行导航避障系统

1. 进入项目目录

   cd f:\nn\src\car_navigation_system

2. 运行主程序

   python main.py

步骤 3：操作说明

按键	功能描述
q	退出系统
r	重置车辆位置
s	紧急停止
x	切换倒车/前进模式
v	切换视角（第一人称/第三人称/鸟瞰图）
m	切换地图
w	切换天气
c	切换车辆颜色
p	保存当前画面截图

系统架构

1. 环境初始化模块

• 连接 CARLA 服务器（默认 localhost:2000）
• 加载地图，设置异步模式确保连接稳定
• 配置天气参数（云量、降水、太阳高度角）

2. 智能体生成模块

• 主车辆：特斯拉 Model3，关闭自动驾驶，由自定义控制算法控制
• NPC车辆：随机生成多辆不同类型车辆，开启自动驾驶

3. 传感器系统

• 多视角摄像头：支持第一人称、第三人称、鸟瞰视角
• 图像数据处理：实时转换和处理相机图像数据

4. 控制系统

• 传统控制器：基于路点跟踪的经典控制算法，稳定性更高
• 速度控制：根据目标速度自动调整油门和刹车
• 转向控制：基于路点计算最优转向角度

5. 可视化与监控

• 实时显示摄像头画面
• 叠加车速、油门、转向值等状态信息
• 每100帧显示一次运行状态

6. 容错与恢复

• 相机设置失败时继续运行
• 车辆生成失败时自动清理并重新尝试
• 异常情况时优雅退出并清理资源

技术特点

• 模块化设计：清晰的类结构和功能划分
• 鲁棒性强：多重重试和错误处理机制
• 实时性能：优化的控制循环和图像处理
• 易于扩展：预留了神经网络控制器接口
• 用户友好：简洁的操作界面和状态显示

截图功能

按 p 键保存当前画面截图，自动命名格式：

screenshot_时间戳_地图名_天气_颜色.png

示例：screenshot_20260508_204930_Town01_Clear_Red.png

常见问题

1. 连接 CARLA 服务器失败

• 确保 CARLA 模拟器正在运行
• 检查端口是否为 2000
• 验证地图是否可用

2. 车辆生成失败

• 可能是出生点被占用
• 系统会自动清理现有车辆并重新尝试

3. 相机设置失败

• 可能是资源不足
• 系统会在相机失败时继续运行，仅影响可视化

贡献指南

提交代码

1. Fork 本项目
2. 创建 feature 分支
3. 提交修改
4. 发起 Pull Request

代码规范

• 遵循 PEP 8 代码风格
• 添加适当的注释
• 确保代码可维护性

功能扩展

• 可以添加更多传感器类型
• 实现神经网络控制器
• 增加更多地图支持
• 添加更复杂的避障算法

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。

联系方式

• 邮箱：2985835251@qq.com
• 项目地址：[GitHub 仓库链接]

更新日志

v1.0.0

• 初始化项目
• 实现基本的自动驾驶功能
• 添加第三视角摄像头
• 实现路点跟踪控制算法
• 添加NPC车辆生成
• 实现车辆重置功能
• 添加紧急停止功能

v1.1.0

• 添加多视角切换功能（第一人称/第三人称/鸟瞰图）
• 添加地图切换功能
• 添加天气切换功能
• 添加车辆颜色切换功能
• 实现截图功能（按p键保存）
• 优化倒车控制功能