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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。

HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库
GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目
Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题,利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略,模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示,在大规模nuScenes数据集上,该方法表现出色,具备有效性、泛化能力和可解释性。
BEV-Planner - 端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新
Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划
BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。
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。
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。
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。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术,ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言,功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本,无需专用硬件或网络连接,适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序,帮助开发者迅速上手。
NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器
2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法
NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。
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