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自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架

BARK自动驾驶行为模型仿真框架基准测试Github开源项目

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。

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介绍相关项目
bark - 多功能文本到音频AI转换模型
AI模型BarkGithub多语言开源项目文本转语音音频生成
Bark是Suno开发的开源文本到音频生成模型,能生成逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效。支持笑声、叹息等非语言交流,适用于研究目的。采用transformer架构,直接将文本转换为音频。提供100多种语音预设,可生成随机语音,但不支持自定义语音克隆。该模型为全生成式设计,可能偏离给定脚本,适合各种音频生成任务。
bark - 先进的多语言文本转语音和音频生成AI模型
BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成
Bark是Suno开发的基于transformer的文本转音频AI模型，能生成逼真的多语言语音、音乐、背景音和简单音效，还可模拟笑声、叹息等非语言交流。该模型提供预训练检查点供研究使用，输出未经审查。研究人员可通过Transformers或原始Bark库在本地运行，灵活易用。Bark代表了文本转语音技术的重要进展，为相关研究和应用提供了新的可能性。
bark.cpp - 改进多语言文本生成的实时音频技术
Githubbark.cpp多语言实时开源项目文本到语音模型支持
bark.cpp 是一个用纯 C/C++ 编写的开源项目，实现了 SunoAI 的 bark 模型，用于提供高质量的实时多语言文本到语音转换。该项目无需外部依赖，支持 AVX、AVX2 和 AVX512 指令集，兼容 CPU 和 GPU，并提供 F16/F32 混合精度和多种量化选项。用户可以轻松进行构建、下载模型和转换格式。社区成员可以通过报告问题、提出新功能或提交 pull request 来贡献代码。
barkour_robot - Google DeepMind四足机器人开源项目
Barkour RobotDeepMindGithub四足机器人开源项目机器人组装机器人设计
Barkour是Google DeepMind开发的灵活四足机器人系列。该开源项目提供完整设计资源,包括CAD模型、电路设计、组装指南、固件和底层代码。项目还包含仿真环境和机械设计文件,有助于研究人员复制或改进这一先进平台。Barkour机器人具备多样化运动能力,适用于广泛的研究领域。提供固定头部和带可动头部(抓取器)两个版本,包括MuJoCo仿真模型、电子设计文件和定制电机驱动器。详细组装指南和支持EtherCAT通信的嵌入式软件也已开源。Barkour展示了跳跃、平衡和物体操作等高级运动能力。
bark-small - 高性能多语言文本转语音模型
BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成
bark-small是Suno开发的基于transformer的文本转音频模型。它可生成高度逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效，还能产生笑声、叹息等非语言交流。该模型支持多种语言，主要用于研究目的。用户可通过Hugging Face Transformers库或原始Bark库运行推理，生成24kHz的语音波形。bark-small提供了便捷的使用方法，适合进行文本转语音相关研究和实验。
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。
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。
carla_garage - 突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差 高性能仿真平台
CARLAGithub开源项目深度学习端到端模型自动驾驶计算机视觉
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。
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。
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。
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