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# Projekt Name: Fahrsimulaton_CARLA-Simulator
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carla ist ein Simulator zur Fahrsimulation. CARLA stellt für uns die Verbindung zum Client her, sodass wir diese nicht mehr selbst aufbauen müssen. Ziel unseres Projekts ist es, die Nutzung des Simulators Carla zu demonstrieren, einer fortschrittlichen Open-Source-Plattform, die auf die Simulation autonomer Fahrzeuge spezialisiert ist. Carla ermöglicht die Erstellung realistischer virtueller Umgebungen, um Algorithmen der künstlichen Intelligenz unter Bedingungen zu testen und zu validieren, die der realen Welt nahekommen. Das Projekt zielt darauf ab, die Fähigkeiten von Carla zu erforschen, um autonome Fahrsysteme zu verbessern und komplexe Szenarien ohne reale Risiken zu testen.
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## Installation
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1. Klone Repository `git clone <repository_url>`
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2. 安装依赖：`npm install`
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3. 启动项目：`npm start`
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```bash
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pip install foobar
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```
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## Projektbeschreibung
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1. Was ist das Ziel?
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Ziel unseres Projekts ist es, die Nutzung des Simulators Carla zu demonstrieren, einer fortschrittlichen Open-Source-Plattform, die auf die Simulation autonomer Fahrzeuge spezialisiert ist.
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Und warum wartet die Welt auf unser Projekt?
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1.1 Im Rahmen des vorliegenden Projektes erfolgt die realitätsgetreue Darstellung komplexer Verkehrsszenarien unter Einsatz des CARLA-Simulators.
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1.2 Außerdem beschränken sich Fahrsimulationsprojekte nicht nur auf die Forschung und Entwicklung von Technologien für das automatisierte Fahren, sondern können auch in den Bereichen Verkehrsmanagement und Stadtplanung, Fahrzeugherstellung und -erprobung, Mensch-Computer-Interaktion und Fahrerlebnisforschung eingesetzt werden.
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1.3 Reale Tests mit autonomen Fahrzeugen sind teuer und zeitaufwendig. Mit Carla können potenzielle Fehler und Probleme in einer virtuellen Umgebung erkannt und behoben werden, bevor teure und langwierige Tests im realen Verkehr stattfinden.
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1.4 Die Technologie des autonomen Fahrens erfährt in der heutigen rasanten Entwicklung eine zunehmende Relevanz. Zudem findet das autonome Fahren auch in immer mehr Bereichen Anwendung und unser Projekt passt genau in diese Entwicklung.
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2. Was haben wir herausgefunden?
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Wir haben ein komplexes Verkehrssimulationssystem für die Simulation von Fahrzeugen in einer Carla-Umgebung entwickelt, um realistische Verkehrsszenarien zu evaluieren. Dabei haben wir zu Wirklichen Versucht:
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2.1 Die Steuerung ohne Kollisionen sowie die Vermeidung von Staus zwischen Fahrzeugen und Das Management von unkontrollierten Kreuzungen.
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2.2 Lösung für eventuelle unerwartete Kollisionen.
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2.3 Die Optimierung der Fahrtrouten von Krankenwagen sowohl auf großen Straßen als auch in engen Gassen.
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2.4 Wetterbedingungen
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2.5 Die Steuerung von Fußgängern
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3. Was erwarten wir in der Zukunft?
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3.1 Die Grenzen der Technologie für autonomes Fahren verschieben.
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Das Hauptziel des Projekts ist es, Entwicklern zu helfen, Algorithmen für autonomes Fahren besser zu verstehen und zu testen, indem eine realitätsnahe Simulationsumgebung geschaffen wird.Wir hoffen, die Entwicklung der Technologie in diesem Bereich zu beschleunigen, indem wir die Verkehrsszenarien, das Fußgängerverhalten, die Wetterbedingungen und andere Faktoren in der Simulationsumgebung kontinuierlich optimieren, um eine zuverlässige Testplattform für autonome Fahrsysteme zu schaffen.
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3.2 Förderung der Anwendung von intelligenten Verkehrssystemen.
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Wir hoffen, dass sich das Projekt nicht nur auf das autonome Fahren beschränkt, sondern auch die Erforschung und Anwendung von intelligenten Verkehrssystemen unterstützen wird.Durch die kontinuierliche Optimierung des Verkehrsflussmanagements, der Fahrspuroptimierung und anderer Funktionen wird es Stadtplanern und Verkehrsmanagern helfen, immer komplexere Verkehrssituationen effektiv zu bewältigen und die Verkehrseffizienz und -sicherheit in Städten zu verbessern.
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## Installierung und Ausführung des Projekts
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Wenn Sie das Projekt auf einer Maschine installieren oder ausführen müssen, auf der Benutzer (wie zum Beispiel POS-Systeme) auf das Projekt zugreifen, sollten die folgenden Schritte und Abhängigkeiten beachtet werden:
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1. Systemanforderungen
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Betriebssystem: [Windows/Linux/macOS]
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Python-Version: [z. B. Python 3.8 oder höher]
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Zusätzliche Abhängigkeiten: [Liste der benötigten Bibliotheken, z. B. CARLA-Simulator, andere Python-Pakete]
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2. Installation
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2.1 Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/winkelmannsv/drivingsimulator.git
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2.2 Navigieren Sie in das Projektverzeichnis: cd Projektname
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2.3 Installieren Sie alle erforderlichen Python-Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
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2.4 Stellen Sie sicher, dass der CARLA Simulator korrekt installiert und konfiguriert ist.
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3. Ausführung des Projekts
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Starten Sie das Projekt, indem Sie das Hauptskript ausführen: python main.py
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4. Entwicklungsumgebung
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Stellen Sie sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist. Weitere Informationen finden Sie in der Datei [README.md] oder der Dokumentation, um Ihre Umgebung für die Ausführung des Projekts vorzubereiten.
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5. Wie man das Projekt verwendet
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Hier ist eine einfache Anleitung zur Nutzung des Projekts. Wenn Benutzer oder Mitwirkende das Projekt ausführen, können sie den folgenden Schritten folgen:
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5.1 Projekt starten
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Nachdem das Projekt erfolgreich installiert wurde, können Benutzer es über das Hauptskript starten: python main.py
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5.2 Verwendung der Simulation
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Benutzeroberfläche: Sobald das Projekt gestartet ist, können Benutzer das Simulationstool verwenden, um verschiedene Verkehrsszenarien zu testen.
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Optionen: Es gibt verschiedene Optionen zur Anpassung der Simulation, z. B. zur Auswahl von Fahrzeugen, Fußgängern und Verkehrsbedingungen.
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5.3 Beispiel für die Verwendung
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Beispiel zur Simulation eines autonomen Fahrzeugs:
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Wählen Sie das Fahrzeugmodell aus.
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Passen Sie die Wetterbedingungen an (z. B. Regen, Sonnenschein).
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Starten Sie die Simulation und beobachten Sie das Verhalten des Fahrzeugs und der Fußgänger.
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5.4 Visuelle Darstellung
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Um das Projekt besser zu verstehen, können Screenshots oder Diagramme verwendet werden, um die Hauptfunktionen zu demonstrieren. Hier sehen Sie ein Beispielbild der Benutzeroberfläche:
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5.5 Authentifizierung (falls erforderlich)
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Falls das Projekt eine Authentifizierung benötigt, wie z. B. Benutzername und Passwort, stellen Sie sicher, dass diese in diesem Abschnitt beschrieben sind, damit Benutzer wissen, wie sie sich anmelden können.
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## Autoren und Danksagungen
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Der Carla-Simulator-Teil des Projekts war eine Teamleistung, und ich möchte den folgenden Autoren meinen aufrichtigen Dank aussprechen:
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1. Claude Valérie Nna
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übernehmen die Teile:
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GitHub Links zu Profilen und E-Mail:
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2. Liyuan Zhu,
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übernehmen die Teile: Erzeugung der Fußgänger
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GitHub Links zu Profilen und E-Mail: https://github.com/zhuli90799, zhuli90799@th-nuernberg.de
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## Lizenzen
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fehlt noch etwas!
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## Projektzustand
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# Projekt Name: Fahrsimulaton_CARLA-Simulator
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carla ist ein Simulator zur Fahrsimulation. CARLA stellt für uns die Verbindung zum Client her, sodass wir diese nicht mehr selbst aufbauen müssen. Ziel unseres Projekts ist es, die Nutzung des Simulators Carla zu demonstrieren, einer fortschrittlichen Open-Source-Plattform, die auf die Simulation autonomer Fahrzeuge spezialisiert ist. Carla ermöglicht die Erstellung realistischer virtueller Umgebungen, um Algorithmen der künstlichen Intelligenz unter Bedingungen zu testen und zu validieren, die der realen Welt nahekommen. Das Projekt zielt darauf ab, die Fähigkeiten von Carla zu erforschen, um autonome Fahrsysteme zu verbessern und komplexe Szenarien ohne reale Risiken zu testen.
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## Installation
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1. Klone Repository `git clone <repository_url>`
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2. 安装依赖：`npm install`
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3. 启动项目：`npm start`
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```bash
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pip install foobar
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```
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## Projektbeschreibung
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1. Was ist das Ziel?
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Ziel unseres Projekts ist es, die Nutzung des Simulators Carla zu demonstrieren, einer fortschrittlichen Open-Source-Plattform, die auf die Simulation autonomer Fahrzeuge spezialisiert ist.
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Und warum wartet die Welt auf unser Projekt?
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1.1 Im Rahmen des vorliegenden Projektes erfolgt die realitätsgetreue Darstellung komplexer Verkehrsszenarien unter Einsatz des CARLA-Simulators.
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1.2 Außerdem beschränken sich Fahrsimulationsprojekte nicht nur auf die Forschung und Entwicklung von Technologien für das automatisierte Fahren, sondern können auch in den Bereichen Verkehrsmanagement und Stadtplanung, Fahrzeugherstellung und -erprobung, Mensch-Computer-Interaktion und Fahrerlebnisforschung eingesetzt werden.
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1.3 Reale Tests mit autonomen Fahrzeugen sind teuer und zeitaufwendig. Mit Carla können potenzielle Fehler und Probleme in einer virtuellen Umgebung erkannt und behoben werden, bevor teure und langwierige Tests im realen Verkehr stattfinden.
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1.4 Die Technologie des autonomen Fahrens erfährt in der heutigen rasanten Entwicklung eine zunehmende Relevanz. Zudem findet das autonome Fahren auch in immer mehr Bereichen Anwendung und unser Projekt passt genau in diese Entwicklung.
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2. Was haben wir herausgefunden?
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Wir haben ein komplexes Verkehrssimulationssystem für die Simulation von Fahrzeugen in einer Carla-Umgebung entwickelt, um realistische Verkehrsszenarien zu evaluieren. Dabei haben wir zu Wirklichen Versucht:
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2.1 Die Steuerung ohne Kollisionen sowie die Vermeidung von Staus zwischen Fahrzeugen und Das Management von unkontrollierten Kreuzungen.
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2.2 Lösung für eventuelle unerwartete Kollisionen.
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2.3 Die Optimierung der Fahrtrouten von Krankenwagen sowohl auf großen Straßen als auch in engen Gassen.
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2.4 Wetterbedingungen
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2.5 Die Steuerung von Fußgängern
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3. Was erwarten wir in der Zukunft?
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3.1 Die Grenzen der Technologie für autonomes Fahren verschieben.
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Das Hauptziel des Projekts ist es, Entwicklern zu helfen, Algorithmen für autonomes Fahren besser zu verstehen und zu testen, indem eine realitätsnahe Simulationsumgebung geschaffen wird.Wir hoffen, die Entwicklung der Technologie in diesem Bereich zu beschleunigen, indem wir die Verkehrsszenarien, das Fußgängerverhalten, die Wetterbedingungen und andere Faktoren in der Simulationsumgebung kontinuierlich optimieren, um eine zuverlässige Testplattform für autonome Fahrsysteme zu schaffen.
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3.2 Förderung der Anwendung von intelligenten Verkehrssystemen.
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Wir hoffen, dass sich das Projekt nicht nur auf das autonome Fahren beschränkt, sondern auch die Erforschung und Anwendung von intelligenten Verkehrssystemen unterstützen wird.Durch die kontinuierliche Optimierung des Verkehrsflussmanagements, der Fahrspuroptimierung und anderer Funktionen wird es Stadtplanern und Verkehrsmanagern helfen, immer komplexere Verkehrssituationen effektiv zu bewältigen und die Verkehrseffizienz und -sicherheit in Städten zu verbessern.
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## Installierung und Ausführung des Projekts
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Wenn Sie das Projekt auf einer Maschine installieren oder ausführen müssen, auf der Benutzer (wie zum Beispiel POS-Systeme) auf das Projekt zugreifen, sollten die folgenden Schritte und Abhängigkeiten beachtet werden:
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1. Systemanforderungen
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Betriebssystem: [Windows/Linux/macOS]
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Python-Version: [z. B. Python 3.8 oder höher]
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Zusätzliche Abhängigkeiten: [Liste der benötigten Bibliotheken, z. B. CARLA-Simulator, andere Python-Pakete]
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2. Installation
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2.1 Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/winkelmannsv/drivingsimulator.git
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2.2 Navigieren Sie in das Projektverzeichnis: cd Projektname
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2.3 Installieren Sie alle erforderlichen Python-Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
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2.4 Stellen Sie sicher, dass der CARLA Simulator korrekt installiert und konfiguriert ist.
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3. Ausführung des Projekts
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Starten Sie das Projekt, indem Sie das Hauptskript ausführen: python main.py
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4. Entwicklungsumgebung
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Stellen Sie sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist. Weitere Informationen finden Sie in der Datei [README.md] oder der Dokumentation, um Ihre Umgebung für die Ausführung des Projekts vorzubereiten.
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5. Wie man das Projekt verwendet
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Hier ist eine einfache Anleitung zur Nutzung des Projekts. Wenn Benutzer oder Mitwirkende das Projekt ausführen, können sie den folgenden Schritten folgen:
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5.1 Projekt starten
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Nachdem das Projekt erfolgreich installiert wurde, können Benutzer es über das Hauptskript starten: python main.py
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5.2 Verwendung der Simulation
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Benutzeroberfläche: Sobald das Projekt gestartet ist, können Benutzer das Simulationstool verwenden, um verschiedene Verkehrsszenarien zu testen.
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Optionen: Es gibt verschiedene Optionen zur Anpassung der Simulation, z. B. zur Auswahl von Fahrzeugen, Fußgängern und Verkehrsbedingungen.
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5.3 Beispiel für die Verwendung
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Beispiel zur Simulation eines autonomen Fahrzeugs:
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Wählen Sie das Fahrzeugmodell aus.
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Passen Sie die Wetterbedingungen an (z. B. Regen, Sonnenschein).
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Starten Sie die Simulation und beobachten Sie das Verhalten des Fahrzeugs und der Fußgänger.
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5.4 Visuelle Darstellung
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Um das Projekt besser zu verstehen, können Screenshots oder Diagramme verwendet werden, um die Hauptfunktionen zu demonstrieren. Hier sehen Sie ein Beispielbild der Benutzeroberfläche:
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5.5 Authentifizierung (falls erforderlich)
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Falls das Projekt eine Authentifizierung benötigt, wie z. B. Benutzername und Passwort, stellen Sie sicher, dass diese in diesem Abschnitt beschrieben sind, damit Benutzer wissen, wie sie sich anmelden können.
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## Autoren und Danksagungen
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Der Carla-Simulator-Teil des Projekts war eine Teamleistung, und ich möchte den folgenden Autoren meinen aufrichtigen Dank aussprechen:
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1. Claude Valérie Nna
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übernehmen die Teile:
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GitHub Links zu Profilen und E-Mail:
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2. Liyuan Zhu,
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übernehmen die Teile: Erzeugung und Steurung der Fußgänger.
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GitHub Links zu Profilen und E-Mail: https://github.com/zhuli90799, zhuli90799@th-nuernberg.de
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- Den Fußgänger- und AI-Controller erhalten
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- Generierung von Fußgängerentstehungspunkten(spawn_points)
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- Batch-Generierung von Fußgängern
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- Bindung von AI-Controllern an Fußgänger
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- Aktivieren Pedestrian AI, um Fußgänger zu bewegen
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## Lizenzen
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fehlt noch etwas!
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## Projektzustand
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Die Entwicklungsphase ist bis jetzt beendet und das Projekt ist im Wesentlichen abgeschlossen.
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