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突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差高性能仿真平台

CARLA 自动驾驶端到端模型计算机视觉深度学习 Github 开源项目

基于CARLA仿真器的端到端自动驾驶研究开源项目。提供可配置代码、文档和高性能预训练模型，揭示了端到端驾驶模型的隐藏偏差。在多个基准测试中表现优异，支持数据生成、模型训练和评估，有助于研究人员探索自动驾驶前沿问题。

carla - 一个用于自动驾驶研究的开源模拟器

CARLAGithub仿真平台开源模拟器开源项目自主驾驶自动驾驶系统

CARLA是一款专为自动驾驶研究设计的开源模拟器，支持开发、训练和验证自动驾驶系统。提供丰富的开放数字资产，包括城市布局、建筑物和车辆，并支持灵活配置传感器套件和环境条件。CARLA支持在多平台上模拟和测试自动驾驶解决方案。

End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成

CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉

该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。

awesome-CARLA - CARLA自动驾驶模拟器资源大全

CARLAGithub开源开源项目教程模拟器自动驾驶

CARLA是一款开源的自动驾驶系统模拟器,本文汇总了CARLA相关的优质资源,包括官方发布、教程、示例代码等。涵盖强化学习、模仿学习、多智能体、目标检测、图像分割等多个领域,为开发者提供全面的CARLA学习和应用参考。无论是入门还是进阶,都能在这里找到有价值的CARLA项目和工具。

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。

carla-roach - 端到端城市自动驾驶仿真框架

CARLA-RoachGithub基准测试开源项目强化学习模仿学习自动驾驶

CARLA-Roach是一个端到端城市自动驾驶仿真框架,通过模仿强化学习教练实现驾驶。它提供基准测试、数据收集、强化学习训练和基于DAGGER的模仿学习功能。该项目还包含预训练模型,支持在NoCrash和CARLA Leaderboard等基准上评估。CARLA-Roach为自动驾驶研究提供了实用的仿真平台。

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。

InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶

CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶

该项目融合多模态多视角传感器信息，实现综合场景理解，生成可解释的中间特征，确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果，项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤，以及实用工具脚本和预训练权重。

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。

DriveMLM - 融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架

DriveMLMGithub多模态大语言模型开源项目自动驾驶行为规划

DriveMLM是一个创新的自动驾驶框架，融合了大语言模型技术。该框架通过标准化决策状态、采用多模态大语言模型进行行为规划，并设计数据引擎收集训练数据，实现了在真实模拟环境中的闭环自动驾驶。在CARLA Town05 Long测试中，DriveMLM获得76.1分的驾驶得分，比Apollo基准高出4.7分。这一成果为大语言模型在自动驾驶领域的应用提供了新的研究方向。

transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步

CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶

TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合，显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色，为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型，便于研究者进行复现和深入研究。

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