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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

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。

lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构

GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶

LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。

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。

eskf-gps-imu-fusion - 误差状态卡尔曼滤波器实现GPS与IMU数据融合

ESKFGPS融合GithubIMU卡尔曼滤波开源项目轨迹估计

该开源项目实现了基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的GPS与IMU数据融合算法，旨在提高定位精度。项目包含完整代码实现、配置说明和数据处理流程，涵盖依赖库安装、编译运行、轨迹显示及误差分析等方面。此外，项目还提供了接入其他数据格式的指导，增强了算法的应用灵活性。相比单独使用IMU积分方法，该融合算法在定位精度上表现出明显优势。

GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划

GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目，结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码，以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力，为智能交通系统研究开辟新方向。

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。

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。

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现

GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶

此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法，包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例，并配有丰富数据集和动态演示，有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。

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。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

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