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文章包含：项目选题 + 项目展示图片 （必看）

核心代码如下解析：

import numpy as np  
  
class AutonomousVehicle:  
    def __init__(self, initial_position, initial_speed):  
        self.position = np.array(initial_position)  
        self.speed = initial_speed  
        self.direction = np.array([1, 0])  # 初始方向为x轴正方向  
  
    def perceive_environment(self, sensors_data):  
        # 根据传感器数据感知环境，返回障碍物信息和道路信息  
        # 这里简化处理，假设没有障碍物，道路平坦  
        obstacles = []  
        road_info = {'lane_width': 3.5, 'lane_center': np.array([0, 0])}  
        return obstacles, road_info  
  
    def plan_trajectory(self, obstacles, road_info):  
        # 根据环境信息规划轨迹  
        # 这里简化处理，假设车辆保持当前速度和方向行驶  
        target_position = self.position + self.speed * self.direction  
        return target_position  
  
    def control_vehicle(self, target_position):  
        # 控制车辆行驶到目标位置  
        # 这里简化处理，假设车辆立即到达目标位置  
        self.position = target_position  
  
    def run(self, sensors_data):  
        obstacles, road_info = self.perceive_environment(sensors_data)  
        target_position = self.plan_Trajectory(obstacles, road_info)  
        self.control_vehicle(target_position)  
  
# 示例用法  
initial_position = [0, 0]  
initial_speed = 5  # 单位：m/s  
av = AutonomousVehicle(initial_position, initial_speed)  
  
# 假设传感器数据（这里简化处理，仅作为示例）  
sensors_data = {'lidar': [[10, 10], [20, 20]], 'camera': [[5, 5], [15, 15]]}  
  
# 运行自动驾驶系统  
av.run(sensors_data)  
  
# 输出车辆当前位置和速度  
print("Current position:", av.position)  
print("Current speed:", av.speed)