NeuralModel 说明文档

1. 概述

该代码由巴塞罗那自治大学 (Universitat Autonoma de Barcelona, UAB) 计算机视觉中心 (Computer Vision Center, CVC) 开发，并采用 MIT 许可证授权。该代码定义了 carla::learning 命名空间下的一组数据结构和类，用于基于 PyTorch 进行神经网络模型的推理，主要应用于自动驾驶仿真场景。

2. 主要组件

2.1 test_learning 函数

• 该函数用于测试学习功能，但具体实现未包含在该代码文件中。

2.2 NeuralModelImpl 结构体

• 该结构体未在代码中定义，仅作为 NeuralModel 的私有实现细节。

2.3 WheelInput 结构体

• 该结构体用于表示单个车轮的输入数据。

• 包含以下成员变量：

• num_particles: 粒子数量。

• particles_positions: 指向粒子位置数组的指针。

• particles_velocities: 指向粒子速度数组的指针。

• wheel_positions: 指向车轮位置数组的指针。

• wheel_oritentation: 指向车轮方向数组的指针。

• wheel_linear_velocity: 指向车轮线速度数组的指针。

• wheel_angular_velocity: 指向车轮角速度数组的指针。

2.4 Inputs 结构体

• 该结构体用于存储四个车轮的输入数据以及驾驶控制信息。

• 包含以下成员变量：

• wheel0, wheel1, wheel2, wheel3: 四个 WheelInput 结构体，分别表示四个车轮的输入数据。

• steering: 车辆的转向角度。

• throttle: 车辆的油门输入。

• braking: 车辆的刹车输入。

• terrain_type: 当前地形类型。

• verbose: 是否启用详细输出。

2.5 WheelOutput 结构体

• 该结构体用于存储单个车轮的输出数据。

• 包含以下成员变量：

• wheel_forces_x, wheel_forces_y, wheel_forces_z: 车轮受力（x, y, z 轴）。

• wheel_torque_x, wheel_torque_y, wheel_torque_z: 车轮扭矩（x, y, z 轴）。

• _particle_forces: 存储粒子受力的数组。

2.6 Outputs 结构体

• 该结构体用于存储四个车轮的输出数据。

• 包含以下成员变量：

• wheel0, wheel1, wheel2, wheel3: 四个 WheelOutput 结构体，分别表示四个车轮的输出数据。

2.7 NeuralModel 类

该类提供了一个基于 PyTorch 进行推理的神经网络模型。

成员函数

• NeuralModel(): 构造函数。

• void LoadModel(char* filename, int device): 加载神经网络模型。

• void SetInputs(Inputs input): 设置输入数据。

• void Forward(): 进行前向传播。

• void ForwardDynamic(): 进行动态前向传播。

• void ForwardCUDATensors(): 使用 CUDA 进行前向传播。

• Outputs& GetOutputs(): 获取模型的输出数据。

• ~NeuralModel(): 析构函数。

私有成员变量

• std::unique_ptr<NeuralModelImpl> Model: 存储模型的私有实现。

• Inputs _input: 存储当前输入数据。

• Outputs _output: 存储当前输出数据。

3. 代码依赖

该代码依赖以下 C++ 标准库和 PyTorch 组件：

• <memory>: 用于智能指针管理。

• <vector>: 用于存储数组数据。

• PyTorch C++ API: 需要正确安装 LibTorch，并支持 CUDA（如果使用 ForwardCUDATensors）。

4. 适用场景

该代码适用于以下场景：

• 在自动驾驶仿真中使用深度学习模型进行车辆动力学预测。

• 基于 PyTorch 进行 GPU 加速的神经网络推理。

• 处理车辆行驶过程中的力学数据和控制信号。

5. 许可证

本代码遵循 MIT 许可证，更多信息请参考 MIT License。