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NeuralNetworkRacing

基于神经网络的2D自动驾驶模拟器

NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型
CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶
该项目在CARLA仿真环境中,使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器(VAE),加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建,重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。
donkeycar - 模块化且简洁的Python自驾库
DonkeycarGithubPythonRaspberry Pi开源项目深度学习自动驾驶
Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库,专为爱好者和学生设计,便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究,提供丰富的图形界面和模拟器功能,让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建,支持多种摄像头、GPS和深度学习模型,是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。
Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法,实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库,详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程,包括选择、交叉和变异操作。通过该教程,用户可以学习如何创建并优化AI模型,使小鸟更好地避开障碍物。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
asteroids-genetic - 神经网络和遗传算法训练小行星游戏AI模拟器
AI训练Github开源项目游戏AI神经网络自然选择遗传算法
asteroids-genetic是一个开源的交互式AI训练模拟器,结合神经网络和遗传算法来训练小行星游戏AI。该项目通过自然选择规则实现AI进化,支持AI模型的保存和加载,并提供人类玩家游戏体验。提供网页版和多平台桌面版,是AI学习、游戏开发和算法研究的实用工具。
Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题,利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略,模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示,在大规模nuScenes数据集上,该方法表现出色,具备有效性、泛化能力和可解释性。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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