汽车 Stanley是基于一个柴油动力的大众途锐R5。途锐有四轮驱动（4WD），可变高度的空气悬挂和自动电子锁差速器。为了避免环境对汽车的影响，Stanley配备了防滑板和强化的前保险杠。一个自定义接口实现了直接电子驱动油门和刹车。连接到转向杆上的直流电机提供了电子转向控制。连接到齿轮切换器上的线性致动器控制汽车前进，倒退和停车（图4c）。汽车的数据（例如单个车轮的速度和转向角度）由感应器自动测

C++ Primer是非常非常有名的， 当时在读书的时候， 很多同学都买了这本书， 我也不例外， 那时应该是第四版， 毕业后就送人了。        2015年打算换工作， 所以就提前买了一本新的，慢慢啃，补补C++中的一些盲点。        在我换工作之前， 已经非常认真仔细地看了一大半。 换工作后， 看这类书的时间就少了些， 但也陆续地看看， 算是基本扫尾了。

Abstract 要解决的问题：网络的结构和参数一起进化 优势：①提出了一种在不同结构之间交叉的方法；②通过种族（speciation）来保障种群的创新性；③从一个最小的拓扑结构进行进化。 实验：①通过对比实验证明，在加强学习的任务上，增长性的结构比固定结构性能更好；②通过剪切实验证明NEAT算法的各个部分不可或缺。 贡献：①证明GA可以同时优化和复杂化（这里的复杂化应该指的是多样化）解

Stanley控制算法是一种基于横向误差（cross-track error）的跟踪算法，对该算法的相关解释可以参考下图。 上图中相关变量的含义如下： 1）为横向误差，是车辆前轮到给定轨迹最近点的距离； 2）为给定轨迹上点的切线方向与车身航向之间的夹角； 3）为前轮线速度方向与车身航向之间的夹角。 如果不考虑横向误差，要保持车辆沿给定轨迹运动，则前轮转角需要时刻保持与给定轨迹上点的切

猛戳！跟哥们一起玩蛇啊 👉 《一起玩蛇》🐍  ​ 💭 写在前面：本篇是关于多伦多大学自动驾驶专业项目的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。模块化组件 (Modular Pipeline) 分为 低层次感知与场景解析