Udacity通过开源协议授权公开了它的自动驾驶汽车模拟器，有 Unity 技术背景的任何人都可以利用此模拟器的资源，载入软件内置场景或创建自己的虚拟测试路线。

主要用于教授学生如何使用深度学习，训练无人驾驶汽车。

这个平台算是这些个开源平台中最简单的

项目地址：Welcome to Udacity’s Self-Driving Car Simulator
https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

相关教程：Unity Simulator User Instructions
https://github.com/udacity/self-driving-car-sim#unity-simulator-user-instructions

网上作品：YouTube：Behavioral Cloning - neural network clones human driving
https://youtu.be/5BTIE_fhReo

参考论文：End to End Learning for Self-Driving Cars
这个项目的算法架构就是依据NVIDIA的那篇端到端学习的论文，利用卷积神经网络训练，项目教授了一些工程上的技巧，挑战在于优化神经网络。
https

文章目录

项目：Welcome to Udacity's Self-Driving Car Simulator
- 运行项目
End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars

项目：Welcome to Udacity’s Self-Driving Car Simulator

This simulator was built for Udacity’s Self-Driving Car Nanodegree, to teach students how to train cars how to navigate road courses using deep learning.

Github仓库：https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

提供的一个demo项目：https://github.com/udacity/CarND-Behavioral-Cloning-P3

个体用户提供的：https://github.com/naokishibuya/car-behavioral-cloning
使用步骤：https://www.jianshu.com/p/54c3deeedf92

运行项目

用深度学习模型驱动自动驾驶模拟器

1）打开模拟器可执行文件exe，点击 Play！
下载：https://s3-us-west-1.amazonaws.com/udacity-selfdrivingcar/Term1-Sim/term1-simulator-windows.zip
2）选择‘autonomous mode’模式

3）运行深度学习模型，命令如下
python drive.py model.h5
https://github.com/naokishibuya/car-behavioral-cloning
6）最终运行

End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548293
https://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/78153453 Udacity 无人驾驶车工程师博客笔记目录
优达学院github：https://github.com/udacity/self-driving-car
优达学院数据：https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/datasets

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