DeepSeek智能驾驶路径规划与风险评估Python项目

基于 DeepSeek 的路径规划系统挺实用的，尤其是搞自动驾驶相关开发的你，应该会觉得蛮顺手。它用的是 Python 写的，代码结构还比较清晰，拿来二开也不费劲。

DeepSeek 的自动驾驶路径规划主要结合了传感器数据、地图信息和交通规则来算最优路线。嗯，假设你要从 A 点开到 B 点，中间有红绿灯、限速还有突发天气，它都能自动判断并给出一条靠谱的路线。

路径规划+风险评估这两个功能放一块，还挺有意思。比如路上遇到施工区，它不光绕行，还能给个风险评级，告诉你这条路是不是太冒险了。响应也快，逻辑写得也蛮合理的。

另外，我翻了下它配套的文档和资源包，像是路径规划、Dijkstra 算法代码和传感器解读，都有。看一遍基本就能搞懂主流程。

代码里核心路径计算用的是 Dijkstra 算法，写得还蛮工整，想改成 A*或者 RRT*也不难。模块划分比较清楚，risk_assessment.py就是专门做风险预测的，想单独用也方便。

如果你正在折腾类似 Apollo 的那种自动驾驶仿真环境，这套源码用来做 demo 或者二开，效果还不错。就是注意一下传感器数据格式，要和你自己的输入对应上。