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CARLA自动驾驶模拟器资源大全

CARLA是一款开源的自动驾驶系统模拟器,本文汇总了CARLA相关的优质资源,包括官方发布、教程、示例代码等。涵盖强化学习、模仿学习、多智能体、目标检测、图像分割等多个领域,为开发者提供全面的CARLA学习和应用参考。无论是入门还是进阶,都能在这里找到有价值的CARLA项目和工具。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

awesome-knowledge-driven-AD - 知识驱动自动驾驶技术的前沿研究资源库

Autonomous DrivingGithub开源项目数据集环境模拟知识驱动驾驶智能体

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。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

awesome-canbus - CAN总线开源工具与资源大全

CAN总线Github协议分析嵌入式系统开源项目汽车安全逆向工程

这个项目收集了丰富的CAN总线开源资源,包括工具、硬件和各类资料。内容涉及逆向工程、测试设备、协议实现和实用程序等多个领域,重点关注汽车嵌入式控制器软件和通信技术。项目汇集了CarHackingTools、Caring Caribou等知名工具,还包括专门针对OBD-II、UDS、J1939等协议的工具。对于研究CAN总线技术的开发者和研究人员而言,这是一个极具参考价值的资源库。

awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库数据集算法全覆盖

Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集

这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。

awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库

Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛

该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。

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