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开源驾驶辅助操作系统支持275种以上车型

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openpilot是一个开源的机器人操作系统，主要应用于升级超过275种车型的驾驶辅助系统。该系统提供自适应巡航控制和车道保持等功能，可通过comma 3/3X设备和专用线束安装。openpilot注重安全性，遵循ISO26262标准，并鼓励开发者参与项目贡献。

OpenAssistantGPT - 使用 OpenAI 的API构建聊天机器人助手

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OpenAssistantGPT，一个开源平台，助力开发者通过OpenAI Assistant轻松构建聊天机器人。特点包括成本效益高、易于网站集成，并提供直接通过OpenAI计费的透明方式。为希望在网站上集成AI聊天功能的开发者设计。详细信息及实施指导，请参见官网。

PersFormer_3DLane - PersFormer基于透视变换实现精确的3D车道线检测

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PersFormer是一种创新的3D车道线检测模型，采用基于Transformer的模块生成BEV特征并参考相机参数。模型能同时进行2D和3D车道检测，提升特征一致性与多任务学习效果。PersFormer在OpenLane和Apollo 3D Lane Synthetic数据集上的表现优异，超越了多种现有方法，并提供简便的安装与评估说明以及详细的训练和测试指南，成为3D车道检测领域的重要进展。

opencommit - 智能化一键生成有效的Git提交信息

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OpenCommit是一个创新工具，利用人工智能技术帮助开发者自动化生成有意义的Git提交信息，简化代码提交流程。该项目支持多种配置选项，包括全局和局部仓库配置，以及不同的AI模型选择。此外，OpenCommit还具备Git Hook集成，可以作为GitHub Action运行，并允许通过配置文件忽略特定文件。

OpenAssistantGPT - 基于OpenAI的开源AI聊天机器人构建平台

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OpenAssistantGPT是基于OpenAI Assistant的开源聊天机器人构建平台。该平台提供简易网站集成、低成本运营和开放源代码。用户只需少量编码即可快速构建聊天机器人，并可直接通过OpenAI计费，不产生额外费用。这一平台适合需要在网站中集成AI聊天功能的开发者，具有良好的易用性和成本效益。

openrpa - 开源RPA软件实现企业流程自动化

GithubOpenRPARPA工作流开源软件开源项目自动化

OpenRPA是一款开源机器人流程自动化软件，具备直观的录制功能和多种工作流类型。它能自动化SAP操作、网页数据抓取、图像识别和OCR等任务。结合OpenFlow后端，可管理多个机器人并实现高密度部署。该项目提供详细文档和活跃社区支持，同时提供商业支持选项。OpenRPA适合企业优化流程，提高工作效率。

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。

TopoNet - 自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法

GithubOpenLane-V2TopoNet图神经网络场景拓扑推理开源项目自动驾驶

TopoNet是一个端到端框架，用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构，整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能，为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型，促进自动驾驶研究发展。

CAN_Commander - 总线逆向工程工具，深入汽车通信系统

CAN CommanderCAN总线Github开源项目网络分析车载通信逆向工程

CAN Commander是一款专业的CAN总线逆向工程工具,为汽车工程师和研究人员提供深入分析车辆通信系统的平台。该工具支持消息注入、日志记录、网络嗅探和消息解码,并具备用户友好的界面和实时数据可视化功能。CAN Commander通过无线连接和诊断功能,实现全面的CAN网络交互,有助于车辆通信系统的深入研究和开发。

MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架

3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉

MagicDrive是一个创新街景生成框架，提供多样化的3D几何控制，包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块，实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频，精确捕捉3D几何特征和场景细节，有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

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