【源码】基于强化学习和物理模拟的智能车辆驾驶系统

项目简介

本项目利用深度强化学习训练神经网络，实现车辆在赛道上的自动行驶。结合遗传算法优化神经网络模型，采用Box2D物理引擎模拟车辆行为，借助SFML库进行图形渲染。

项目的主要特性和功能

1. 神经网络控制：借助遗传算法优化神经网络模型，精准控制车辆行驶方向。
2. 强化学习：通过模拟训练周期和奖励函数，优化神经网络目标输出值，提升车辆驾驶性能。
3. 物理模拟：使用Box2D物理引擎模拟车辆动态行为，保证车辆在不同环境下的真实反应。
4. 轨道编辑器：提供轨道编辑与可视化功能，用户可通过鼠标点击拖动轨道上的点，用键盘快捷键保存修改后的轨道。
5. 图形渲染：使用SFML库绘制车辆和轨道，提供直观的视觉反馈。
6. 用户界面：包含仪表盘、按钮、条形图和帧率显示等元素，方便用户操作和监控训练过程。

安装使用步骤

安装依赖项

• 安装SFML库：在Linux系统上，运行sudo apt-get install libsfml-dev。
• 安装Box2D库：下载并安装Box2D库（版本2.4.1）。
• 其他依赖项：确保安装libarm.a、libnn.a等必要的库文件。

编译项目

在项目根目录下运行make命令进行编译。

运行程序

执行生成的可执行文件，启动智能车辆驾驶系统。

使用轨道编辑器

通过轨道编辑器创建或编辑轨道，保存修改后的轨道文件。

开始训练

设置训练参数，启动强化学习训练过程。

观察结果

可视化观察车辆在赛道上的行驶情况，监控训练效果。

注意事项

• 确保正确安装所有必要的依赖项。
• 使用轨道编辑器时，注意保存轨道文件的位置和格式。
• 强化学习训练可能需要较长时间才能达到满意效果。
• 项目代码和文档可能有未明确说明的细节，建议仔细阅读代码和文档获取更多信息。

文件结构说明

• lib目录：包含项目依赖的库文件。
• source目录：包含项目的源代码文件。

许可和贡献

该项目遵循开源许可协议，具体请查阅LICENSE文件。欢迎贡献者提交代码、修复错误或改进功能，请遵循项目的编码规范和提交指南。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】