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本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。

通过数字孪生技术，真实的真实整个园区的场景，通过物联网设备管理以及大数据分析，实时展示园区的整个状态。通过对接的硬件设备，实时显示园区的环境，气象，污水等数据，通过算法实现精准决策，完成控制设备的调控

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1 全屋智能设备控制及场景定时控制（10多种设备）。 2 用户控制设备指令通过APP下发到平台，平台通过自定义协议下方到设备，实现用户和设备的交互。根据不用场景设置相应的设备关联控制和定时控制。 3 对接第三方设备天猫精灵、alexa、rokid语音机器人通过语音控制设备。

构建一个基于物联网设备运行数据的实时监控系统，通过大屏幕可视化展示设备运行状 态、性能指标和异常情况，帮助运维人员快速掌握设备整体运行状况，及时发现并处理潜 在问题，提高设备管理效率和系统可靠性。系统适用于制造业生产线、智慧楼宇、能源设 施等多种物联网应用场景