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+# 多模态机器人导航系统
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+## 项目概述
+
+本项目旨在开发一套多模态机器人导航系统，该系统通过感知模块、跨域注意力模块和决策模块处理来自各类传感器（如惯性测量单元、摄像头和激光雷达）的数据，最终输出机器人在真实场景中的行动策略。该系统基于 CARLA 仿真器构建，并利用深度学习技术进行训练和测试。
+
+## 目录
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+- [项目概述](#项目概述)
+- [环境配置](#环境配置)
+- [代码运行方式](#代码运行方式)
+- [训练与测试](#训练与测试)
+- [模型部署](#模型部署)
+
+## 环境配置
+
+运行代码前，请确保你的环境已配置以下依赖项：
+
+- Python 3.7+
+- PyTorch 1.7+
+- CARLA 0.9.11
+- 其他依赖项可参见requirements.txt
+
+### 安装依赖项
+
+首先，克隆项目仓库
+
+```bash
+git clone https://github.com/yourusername/robot_navigation_system.git
+cd robot_navigation_system
+```
+然后，安装 Python 依赖项：
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+注：确保 CARLA 仿真器已安装且环境变量配置正确。你可参考 CARLA 官方文档进行安装和配置：https://carla.readthedocs.io/en/latest/build_linux/
+
+## 代码运行方法
+运行仿真程序你可通过以下命令运行集成系统并在 CARLA 仿真器中测试
+
+```bash
+python run_simulation.py
+```
+该脚本将启动 CARLA 仿真器，并执行完整的感知、注意力和决策模块，生成机器人的导航策略。
+
+## 训练与测试
+训练模型使用以下命令训练模型：
+```bash
+python main.py --mode train
+```
+该命令将从仿真数据集中加载数据，训练感知、跨域注意力和决策模块。训练参数及其他超参数可在main.py中配置。
+
+测试模型
+训练完成后，你可通过以下命令测试模型：
+
+```bash
+python main.py --mode test
+```
+该命令将加载测试数据集，评估模型在新数据上的性能，并输出测试损失。
+
+## 模型部署
+需注意的是，本智能车辆的相关底层控制配置将后续发布。此处仅预发布算法部署和推理的相关步骤。
+基于 Jetson_robot 的模型训练与导出：推理前，需在 Jetson 机器人上训练模型并将其导出为 ONNX 格式：
+
+```bash
+python /_agent/_lightweight/train.py
+```
+
+加载模型并进行推理：
+
+```bash
+python _jetson_robot/deploy.py --onnx_model_path /_model/mmap_model.onnx