自律運転の位置推定・地図作成・経路計画などのアルゴリズムを実行できるPythonシミュレーション集
中辛 の解説
自律運転の各段階（位置推定・地図作成・経路計画・経路追従・物体認識）に対応するアルゴリズムをPythonで実装し、実行・検証できるシミュレーション群です。各アルゴリズムは独立して実行でき、GIF付きのアニメーションデモで動作結果を可視化できます。セットアップはリポジトリをクローンして環境を整えるだけで、Dockerを使った自動構築にも対応しており、初心者でもすぐに始められます。将来的には異なるアルゴリズムを組み合わせて比較できるシミュレーターの実装を目指しています。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 自動運転アルゴリズムの基本を学ぶ学生・初心者向けの自習教材として使用
- 自動運転研究開発に従事する人が個別アルゴリズムの動作を確認・検証する際の参考資料として活用
- 高等教育機関での自動運転・ロボット工学関連講義の教材として採用
主な機能
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.13以降
- Matplotlib・NumPy・SciPy（実行に必須）
- Linux環境（ネイティブまたは仮想マシン）
- pytest・pytest-cov（テスト実行時）
- Docker・VS Code（Dev Container使用時、オプション）
すぐに始める
- リポジトリをクローンしてください
git clone https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide
-
環境をセットアップしてください（Docker使用時の例：Windows/WSL）
- Dockerをインストール
- VS Codeでクローンしたフォルダを開く
- Dev Containerを作成すると、依存ライブラリが自動インストールされます
-
ユニットテストを実行して環境が正しくセットアップされたか確認してください
. run_test_suites.sh
- シミュレーションプログラムを実行します（例：Extended Kalman Filterによる位置推定）
python src/simulations/localization/extended_kalman_filter_localization/extended_kalman_filter_localization.py
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2022 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る