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解決的問題

Donkeycar 提供一個極簡、模組化的 Python 庫，用於建構與教學小型自動駕駛機器人。它降低了愛好者與學生在無需深厚先驗知識的情況下，實驗自動駕駛、電腦視覺與神經網路的門檻。

工作原理

該庫使用在車輛上循環運行的軟體「零件」流程。這些零件負責處理特定任務，例如從攝影機或雷達捕獲影像、讀取 GPS 數據、接收控制器的轉向/油門輸入，以及控制驅動馬達。使用者可從預先建構的範本中選擇，或建立自訂零件來修改車輛行為。在自主駕駛方面，支援三種類型的自動駕駛儀：深度學習（透過 TensorFlow、TensorFlow Lite 與 PyTorch）、基於 GPS 和基於電腦視覺。

適用對象

專為希望透過實作實驗學習自動駕駛與機器人技術的愛好者、高中與大學學生以及研究人員設計。

主要亮點

• 模組化架構：可輕鬆在車輛迴圈中替換或新增軟體零件。
• 多種自動駕駛選項：支援深度學習、電腦視覺與基於 GPS 的導航。
• 硬體無關：相容多種攝影機、雷達與驅動系統（例如 RC 車、差速驅動）。
• 支援模擬：內建模擬器，可在建構實體硬體前測試自動駕駛邏輯。
• 豐富的介面：提供圖形使用者介面與 WebUI，支援遠端控制與設定。