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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。

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。

DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展

CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶

DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集，提出基于VLM的图形视觉问答方法，实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道，提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程，帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新，推动多模态模型在现实应用中的发展。

Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测

GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测

Vista是一款通用自动驾驶世界模型，可在多种场景中生成高保真度的预测，并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制，包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定，无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升，为自动驾驶技术研究提供了有力支持。

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。

S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

TAD_Sim - 高效安全的跨平台自动驾驶测试仿真系统

GithubTAD Sim仿真系统开源项目算法验证自动驾驶虚拟现实

TAD_Sim是腾讯自动驾驶团队开发的跨平台分布式仿真系统。该系统集成了工业级车辆动力学模型和专业渲染引擎，可实现自动驾驶全模块的闭环仿真验证。TAD_Sim支持Windows和Ubuntu平台，提供完整的开发文档和SDK。通过降低研发成本和缩短周期，TAD_Sim为自动驾驶算法的测试和验证提供了高效的解决方案。

navsim - 创新自动驾驶仿真与评估系统

GithubNAVSIM仿真基准测试开源项目端到端驾驶自动驾驶

NAVSIM是一个创新的自动驾驶仿真与评估系统。它通过简化的场景鸟瞰图抽象来收集端到端驾驶指标，采用开环计算方法平衡效率和闭环评估一致性。该系统支持多种代理模型，提供标准化数据集，为自动驾驶研究提供高效可靠的评估工具。NAVSIM的非反应式设计和数据驱动方法有助于推进自动驾驶技术的发展。

bark - 自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架

BARKGithub仿真框架基准测试开源项目自动驾驶行为模型

BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架，专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法，尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能，并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件，为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。

Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换

Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图

该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

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