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 - 实时可视化：实时显示第三视角画面，叠加障碍物检测结果、车速、控制状态等关键信息
 - 双模式控制：支持神经网络模式与传统控制模式切换，可根据环境选择最优控制策略
 - 智能恢复机制：内置车辆卡住检测与自动恢复系统，保障行驶稳定性
+- 深度神经网络：结合神经网络与传统控制算法，实现车辆自主行驶与障碍物规避功能
 ## 环境配置
 - 操作系统：Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04/22.04
 - Python 版本：3.7
 - 核心框架：PyTorch
-- 模拟器：CARLA3.11
+- 模拟器：CARLA_3.11
 ## 依赖安装
 - 安装 CARLA 模拟器(参考 CARLA 官网)
 - 安装 Python 依赖包：
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   pip insatll wheel
   pip insatll torch
   pip install random
+  PIP install cv2
   ```
 ## 快速启动
 
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 - 可视化障碍物位置与距离
 - 显示车速、控制模式、油门/刹车/转向值
 - 安全区域标记与卡住警告
+5. 可视化与监控
+- 实时显示第三视角画面
+- 可视化障碍物位置与距离
+- 显示车速、控制模式、油门/刹车/转向值
+- 安全区域标记与卡住警告
+6. 深度神经网络
+- 网络架构：3层卷积提取图像特征，融合障碍物三维特征，全连接层输出归一化控制指令；
+- 容错策略：异常时自动切换传统控制，输出超限触发软限制。
 ## 联系方式
 邮箱：2985835251@qq.com