纯 NumPy 自动驾驶仿真复盘：9 传感器加遗传算法跑通新赛道
rsasaki0109 · x · 2026-08-29
【回复对象 @rsasaki0109】项目详细复盘：作者用纯 NumPy + Pygame 从零实现自动驾驶仿真，在从未见过的 5000px 赛道（含 5 个障碍、发卡弯与蛇形路段）上干净跑完全程。要点：
- 感知：车头与四角发出 9 条射线测距，输入向量 13 维（射线距离、左右赛道余量平衡、前向预瞄、速度、转向率）。
- 大脑：自定义 MLP（13→18→14→2），纯矩阵乘法 + Tanh 激活，输出连续转向与油门/刹车。
- 训练：不用反向传播，用遗传算法（锦标赛选择、算术交叉、精英保留、高斯变异）跨多赛道进化，防止只记住单一布局。
- 控制与物理：动态预瞄制动（入弯前从 140 km/h 降到约 55 km/h）、转向低通滤波防高速摆动、距护栏 15px 内触发的类 ADAS 排斥转向偏置。
作者表示从零手写向量数学、线段求交与进化逻辑，比调库更能看清自主控制的机理。代码已开源在 GitHub。
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