/EuroTruckSelfDriver

使用paddlepaddle框架在欧卡2实现无人驾驶

Primary LanguagePython

项目使用说明

简介

本项目基于paddlepaddle深度学习框架，使用PIL库录屏的方式获取欧卡2游戏的视觉数据，搭建卷积神经网络拟合方向盘的角度，输入是视觉数据，输出是方向盘角度。通过vjoy虚拟摇杆来控制游戏中的卡车，实现了在欧卡2游戏中高速上无人驾驶。

效果演示

视屏地址：传送门

项目使用

  • selfDriverInBetaSimulator文件夹：在MIT仿真软件UDACITY上实现的无人驾驶代码。
  • selfDriverInEuroTruck文件夹：在欧卡2游戏里实现无人驾驶的代码。

欧卡2无人驾驶快速使用教程

step1

安装software文件夹下的vJoySetup.exe，双击运行即可，一直默认安装。

step2

修改欧卡2的控制器，在选项->控制器->设置键盘加vjoy。

step3

运行autoDriver.py脚本开始自动驾驶。 ！！！重要👇

脚本运行后会有opencv的窗口出现，需要调整你的游戏界面使得窗口内的图像是你的车窗视角

欧卡2无人驾驶完整训练加数据集准备教程

step1

安装software文件夹下的vJoySetup.exe，双击运行即可，一直默认安装。

step2

修改欧卡2的控制器，在选项->控制器->设置键盘加vjoy。

step3

运行recordData.py脚本录制训练数据： ！！！重要👇

按键‘O’开始录制 按键‘B’退出录制并写入log 未开始录制时按键a d控制方向盘 开启录制后按键u i控制方向盘

step4

运行trainPart/ouka2_makelist.py文件生成train_data.txt和test_data.txt。

step5

运行trainPart/Train_Model.py开始训练，训练结束会自动保存在model_infer文件夹中。

step6

运行autoDriver.py脚本开始自动驾驶。 ！！！重要👇

脚本运行后会有opencv的窗口出现，需要调整你的游戏界面使得窗口内的图像是你的车窗视角