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carla-roach

端到端城市自动驾驶仿真框架

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。

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。
SMARTS - 自动驾驶多智能体强化学习模拟平台
GithubSMARTS人工智能仿真平台多智能体强化学习开源项目自动驾驶
SMARTS是一个专注于真实和多样化交互的自动驾驶多智能体强化学习模拟平台,由华为诺亚方舟实验室开发。该平台提供丰富的文档、示例和模型,支持研究人员进行自动驾驶领域的复杂实验。SMARTS具有高度可扩展性,能够模拟各种复杂交通场景,为自动驾驶技术研究提供了重要的仿真环境。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
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。
Roach.AI - 优化电商产品研究的智能平台
AI工具Roach.AI产品研究在线赌场电子商务
Roach.AI是一个专为电商领域设计的智能工具平台。通过深度学习技术,该平台能够快速识别高潜力产品,提供实时销售数据分析,并结合丰富的行业经验给出关键洞察。Roach.AI简化了产品研究流程,整合了产品发现、市场分析和销售追踪等功能,为电商从业者提供全面的数据支持。这个一站式解决方案旨在帮助商家在竞争激烈的电商市场中提高效率,做出更明智的决策。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
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。
Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
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。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
donkeycar - 模块化且简洁的Python自驾库
DonkeycarGithubPythonRaspberry Pi开源项目深度学习自动驾驶
Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库,专为爱好者和学生设计,便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究,提供丰富的图形界面和模拟器功能,让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建,支持多种摄像头、GPS和深度学习模型,是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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