ZHAO WEI 训练代码 运行代码

训练

• train：可以在 Windows 跑，需要严格目录和Python 依赖。

运行

• run：这是 ROS2 在线推理节点，在 ROS2 环境里跑。

1. train 是

训练代码会读取：

• 图片
• 每张图片对应的控制指令 linear_x、angular_z

然后训练一个模型，让模型学会：

• 输入一张前视相机图像
• 输出两个控制量：
  • 前进速度 linear_x
  • 转向角速度 angular_z

相关文件：

• train_simple.py
• train.py
• train02.py
• simplemodel.py

2. train 输入格式

训练数据目录格式必须类似这样：

data/extracted/某个数据集/
|-- cmdvel.csv
|-- images/
    |-- 000000.png
    |-- 000001.png

其中：

• images/ 里放图片
• cmdvel.csv 里放标签

cmdvel.csv 至少要有这些列：

filename,linear_x,angular_z
000000.png,0.5,-0.1
000001.png,0.4,0.0

含义：

• filename：图片文件名
• linear_x：线速度
• angular_z：角速度

3. train 的输出

训练完成后会输出权重文件：

• train_simple.py 和 train.py：
  • weights/driving_model.pth
• train02.py：
  • weights/driving_model_finetuned_curve.pth

注意：

• train.py / train_simple.py 会覆盖 weights/driving_model.pth

4. train 依赖库

• Python
• torch
• torchvision
• pandas
• numpy
• Pillow

建议环境：

python -m pip install torch torchvision pandas numpy pillow

还需要：

• 当前工作目录要在项目根目录
• data/extracted/... 这些数据目录必须真实存在

5. train 三个脚本分别是什么

train_simple.py

• 用一个数据集训练
• 适合最简单的单数据集训练

train.py

• 用多个数据集合并训练
• 适合正式训练主模型

train02.py

• 用少量“curve”数据做微调
• 适合在已有模型基础上继续修正弯道表现

额外注意：

• train02.py 代码里要加载 weights/driving_model_20laps.pth
• 但当前目录里的文件名是 weights/driving_model_20laps.pth.pth

6. run 运行

run 上线运行。

它做的事是：

1. 从 ROS2 图像话题接收相机图像
2. 把图像送进训练好的模型
3. 预测出 linear_x 和 angular_z
4. 再发布到 ROS2 的 cmd_vel 话题

相关文件：

• run.py

• run2.py

• run.py：在线推理

• run2.py：在线推理，同时额外保存部分图片和预测结果

7. run 需要什么输入

run 需要：

• 一个已经训练好的权重文件
  • 默认是 weights/driving_model.pth
• ROS2 相机图像话题
  • 默认：/aiformula_sensing/zed_node/left_image/undistorted
• ROS2 控制输出话题
  • 默认：/aiformula_control/game_pad/cmd_vel

模型输入不是 CSV，而是实时图像流。

8. run 的输出是什么

run.py 输出：

• 发布 ROS2 Twist 控制指令

run2.py 输出：

• 发布 ROS2 Twist
• 额外保存日志目录、图片、cmdvel.csv