# Adaptive Navigation Architecture for Dynamic Terrains **Repository Path**: Anthony_Bridge/ANADYNT ## Basic Information - **Project Name**: Adaptive Navigation Architecture for Dynamic Terrains - **Description**: 一个四轮差速小车的自主避障和控制算法,基于激光雷达点云的障碍物预测,A*全局路径规划,DWA局部路径规划 - **Primary Language**: Unknown - **License**: GPL-3.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-11-24 - **Last Updated**: 2025-12-25 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 效果展示 [基于深度神经网络的障碍物预测](https://www.bilibili.com/video/BV1frhYzHE2p/?share_source=copy_web&vd_source=73489ed46c6d17bd7d4acefed30832ed) # 项目结构 ./ # 项目根目录
│ ├── resources/ # 资源文件目录
│ ├── weights/ # 模型文件
│ ├── images/ # 图片资源
├── src/ # 源代码主目录
│ ├── main.py # Python主程序入口 (必须放在根目录方便启动)
│ ├── core/ # 核心业务逻辑(Python实现)
│ ├── cpp_modules/ # C++模块
├── libs/ # 预编译的第三方库/依赖项
│ ├── win/ # Windows平台库
│ ├── linux/ # Linux平台库
│ └── mac/ # macOS平台库
├── include/ # 头文件目录(供C++模块使用)
│ └── third_party/ # 第三方库头文件
├── requirements.txt # Python依赖
├── CMakeLists.txt # 根CMake配置(调用src/cpp_modules中的配置)
└── README.md
# 开始 下载模型: 由于模型文件过大,已上传至 Hugging Face Hub: - 模型文件:[下载链接](https://huggingface.co/AnthonyBridge/Obstacle_detection/resolve/main/pix2pix_checkpoint_6000.onnx) - 模型库:[Hugging Face 页面](https://huggingface.co/AnthonyBridge/Obstacle_detection) 下载后放到resources/weights/onnx目录 克隆项目: ``` git clone https://gitee.com/Anthony_Bridge/ANADYNT.git cd ANADYNT ``` 进入conda环境,执行 ``` pip install -r ./requirements.txt ``` 然后在conda环境中执行: ``` python run.py ``` 启动后会出现MuJoCo窗口和场景:
图片描述
并弹出两个终端和生成对应的栅格地图:
图片描述
图片描述
# 其他项目链接 [Obstacle_detect](https://gitee.com/Anthony_Bridge/obstacle_detect) [四轮差速移动底盘建模与mujoco仿真](https://gitee.com/Anthony_Bridge/Four-wheel_differential)