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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

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。

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。
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-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。
Trip Planner AI - 智能旅行规划工具
AI工具AI算法Trip Planner AI个性化推荐旅行规划行程优化
Trip Planner AI是一款智能旅行规划工具,利用AI技术为用户提供个性化行程。功能包括路线优化、美食推荐、行程编辑、多人协作和信息整合。适用于各类旅行场景,简化规划流程,提升旅行体验。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
openpilot - 开源驾驶辅助操作系统 支持275种以上车型
Githubcommaopenpilot开源软件开源项目自动驾驶驾驶辅助系统
openpilot是一个开源的机器人操作系统,主要应用于升级超过275种车型的驾驶辅助系统。该系统提供自适应巡航控制和车道保持等功能,可通过comma 3/3X设备和专用线束安装。openpilot注重安全性,遵循ISO26262标准,并鼓励开发者参与项目贡献。
CarBeast - AI驱动的汽车诊断和预测服务助手
AI工具AI诊断CarBeast汽车维修用户评价维护预测
CarBeast是一款基于人工智能的汽车服务助手,通过分析海量维修记录和技师经验,为用户提供精准的故障诊断和维修建议。该工具还能预测未来可能的维修需求,协助车主有效管理车辆。CarBeast适用于现有车主和潜在买家,提供有价值的汽车使用洞察,助力做出明智决策。
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。
UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究
GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障
本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用,涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术,并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法,提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明,深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能,为自主导航技术发展提供了新思路。
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