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ad-rss-lib

开源C++库实现自动驾驶责任敏感安全模型

ad-rss-lib是一个开源C++库,实现了自动驾驶责任敏感安全(RSS)模型。该库可处理多车道、交叉路口和非结构化道路场景,为自动驾驶系统提供安全约束。支持自动驾驶地图集成和Python开发,已在CARLA模拟器和百度Apollo平台中应用,为自动驾驶安全研究提供了有力工具。

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。
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。
Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦
Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读
这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记,重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章,全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。
apollo - 开源自动驾驶平台 加速自动驾驶技术创新
ApolloGithub开源平台开源项目硬件集成自动驾驶软件架构
Apollo是一个高性能灵活的自动驾驶开源平台,提供完整的软件框架和开发周期。它包含感知、预测、规划、控制等多个模块,支持多种自动驾驶场景。最新9.0版优化开发体验,提供统一工具平台和易扩展接口,为开发者创造便捷高效的开发环境。Apollo致力于推动自动驾驶技术的创新和应用。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
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。
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。
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。
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。
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。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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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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