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多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶

InterFuser 自动驾驶传感器融合安全增强 CARLA Github 开源项目

该项目融合多模态多视角传感器信息，实现综合场景理解，生成可解释的中间特征，确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果，项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤，以及实用工具脚本和预训练权重。

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介绍相关项目

transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步

CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶

TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合，显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色，为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型，便于研究者进行复现和深入研究。

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。

bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示

BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。

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。

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。

MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法

3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉

MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。

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。

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。

SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶

SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱，专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定，同时具备手动和自动标定模式。此外，SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度，这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。

Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力

3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉

这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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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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