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。

ChatSim项目通过LLM与Agent协作，实现可编辑的自主驾驶场景模拟。集成的3D高斯溅射技术使背景渲染速度提升，每30秒渲染50帧，前景渲染效率也因多进程并行处理大幅度提高。该项目适用于Ubuntu系统，依赖Blender、Pytorch和CUDA工具，并支持OpenAI和NVIDIA AI模型API。详细的安装步骤和数据处理指南帮助用户轻松上手，优化自主驾驶模拟效果。

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。

MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。

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。

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。

探索ECCV 2024的最新论文和开源项目，其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果，提供论文和代码链接，帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群，与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。

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。

阿里云大数据和AI案例体验馆展示了大数据和人工智能领域的顶尖实践案例。用户可以一站式体验从数据处理到模型训练的完整流程，探索如何通过DataWorks、MaxCompute和PAI机器学习实践行业解决方案。此外，使用Hologres和Flink等先进技术，我们助力企业充分利用云计算资源，实现智能转型。