深度强化学习Python：OpenAIGym-CarRacing自动驾驶提供项目完整代码车道检测功能路径训练功能车辆控制功能

刘强东

💭写在前面：本篇是关于OpenAIGym-CarRacing 自动驾驶项目的博客，面向掌握Python并有一定的深度强化学习基础的读者。GYM-Box2DCarRacing是一种在OpenAIGym平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的Box2D物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。本篇是CarRacing系列博客的代码篇，提供lane_dection部分的完整代码。  🔗OpenAIGym-CarRacing系列博客：【OpenAI】Python：基于Gym-CarRacing的自动驾驶项目（1）|前置知识介绍|项目环境准备|手把手带你一步步实现【OpenAI】Python：基于Gym-CarRacing的自动驾驶项目（2）|车道检测功能的实现|边缘检测与分配|样条拟合【OpenAI】Python：基于Gym-CarRacing的自动驾驶项目（3）|路径训练功能的实现|规划与决策|路径平滑|利用公式进行目标速度预测【OpenAI】Python：基于Gym-CarRacing的自动驾驶项目（4）|车辆控制功能的实现|开环控制|闭环控制|启停式控制|PID控制|Stanley控制器目录Ⅰ.项目环境准备0x00实验说明0x01模板下载Ⅱ.代码：车道检测功能的实现 0x00引入：lane_dection部分的实现0x01 完整代码0x01 运行结果演示0x02 转灰度图像：cur_gray0x03 边缘检测：edge_detection0x04 寻找边缘检测结果中的局部最大值：find_maxima_gradient_rowwiseⅢ.代码：路径训练功能的实现0x01 smoothing_objective函数0x02 waypoint_prediction函数0x03 target_speed_prediction