完成选题，并添加README

src/carla_AutonomousVehicle_monitor/README

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+基于CARLA模拟器的自动驾驶可视化监控项目
+本项目基于CARLA模拟器搭建，聚焦自动驾驶系统实时监控与可视化，整合多维度感知、状态及规划信息，构建全面直观的监控体系，
+为算法调试、功能验证及场景复现提供支撑，提升自动驾驶安全性与可靠性。核心功能如下：
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+核心功能模块
+1. 多视角摄像头实时采集与展示
+整合车辆前视、后视、左视、右视四大核心视角，实时采集并同步展示画面，还原真实行驶环境。
+采用低延迟渲染，清晰呈现道路及周边细节，支持画面缩放、暂停、回放，便于场景复盘与问题定位。
+2. 激光雷达BEV鸟瞰图可视化
+基于激光雷达点云数据，实时生成BEV鸟瞰环境模型，将三维点云转化为二维视图。
+通过颜色区分不同目标，清晰呈现车辆与周边的相对位置及距离，弥补摄像头盲区，支撑环境感知补全与行驶安全判断。
+3. 障碍物实时检测与精准标注
+结合深度学习算法，实时识别车辆、行人、骑车人三类核心障碍物，用边界框精准标注位置，
+同步显示运动方向、速度等信息，通过颜色样式区分类型，危险距离时触发警示，及时捕捉安全风险。
+4. 车辆核心状态实时监控
+实时采集并可视化展示行驶速度（km/h）、转向角、油门开度、刹车力度等核心参数，
+同步更新且以数值+进度条呈现，便于判断操控合理性，支持参数历史回溯，为算法优化提供数据支撑。
+5. 自动驾驶路径规划轨迹可视化
+实时渲染规划路径，用动态线条区分当前与历史轨迹，标注节点及行驶方向，按路径类型区分颜色，
+同步显示预期速度等辅助信息，直观呈现决策逻辑，便于判断路径合理性并发现异常。
+6. 交通信号灯状态实时识别与展示
+通过图像识别实时捕捉交通信号灯，精准识别红、绿、黄三种状态，
+在监控界面显著位置展示并标注剩余时长（若有），状态变化时及时更新并触发提示，确保系统准确响应，便于核查规则执行情况。