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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

自动驾驶端到端模型ego状态开环评估路径规划Github开源项目

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。

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介绍相关项目
UrbanGPT - 时空大语言模型助力城市智能分析与建模
GithubUrbanGPT城市任务开源项目指令微调时空大语言模型预训练
UrbanGPT是一款创新的时空大语言模型，融合时空依赖性编码器和指令微调范式。该模型能够理解复杂的时空相互依赖关系，在数据稀缺情况下实现全面准确的预测。UrbanGPT在多种城市任务中展现出优秀的泛化能力，尤其在零样本场景下表现出色，为城市规划和管理提供了有力的智能分析支持。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
AirSim - 开源跨平台模拟器AirSim助力AI自主飞行与车辆开发
AirSimGithubMicrosoft Project AirSim人工智能研究开源项目无人机模拟自动驾驶仿真
AirSim是一个开源的跨平台模拟器，支持Unreal Engine和Unity，用于无人机和汽车等自主车辆的模拟。该平台为AI研究提供支持，涵盖深度学习、计算机视觉和强化学习等领域。AirSim允许手动驾驶、编程控制、数据收集和天气效果应用等功能。尽管AirSim将于明年归档，但新推出的Project AirSim将提供更先进的模拟和AI能力，满足航空航天行业的需求。
HARVY - 重型车辆合规与工作日志自动化的AI解决方案
AI工具AI自动化NHVR合规合规报告工作日志疲劳管理
HARVY是重型车辆运输行业的AI合规平台,自动处理驾驶员工作日志,减少数据录入工作。它提高NHVR合规性,检测违规,生成报告,并支持3年内日志在线查阅。HARVY简化流程,节省资源,让企业专注安全和效率。其直观界面和智能分析为运输企业提供全面的合规管理。
YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割
GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割
YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。
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。
AI Planner Trip Generator - 人工智能旅行行程规划系统
AI工具AI旅行规划AI规划工具旅行itinerary智能旅行助手行程生成器
AI Planner Trip Generator是一款智能旅行规划系统，利用人工智能技术为用户创建个性化旅行计划。它支持多语言和预算设置，提供行程生成、编辑、保存、发布和分享功能。系统还可帮助用户撰写旅行评论，实现全方位的旅行管理。通过这个平台，用户可以快速制定详细旅程，大幅减少规划时间，显著提高效率，获得便捷的旅行体验。
calvin - 机器人长时间操作任务中基于语言条件的策略学习
CALVINGithub开源基准开源项目机器人操控语言模型长期任务
CALVIN是一个开源的模拟基准，用于学习长时间的语言条件任务，旨在开发能够通过人类语言指令和车载传感器完成多种机器人操作任务的代理。该项目支持复杂任务序列、动作空间和语言规格，提供灵活的传感器配置详细评估协议，并通过多种难度模式提高测试效能。项目资源包括训练模型、评估脚本和数据下载选项，是机器人视觉与语言研究的理想选择。
Auto-GPT-Benchmarks - 自动化智能代理基准测试框架评估代码检索记忆和安全性能
AI代理Auto-GPTGithub基准测试开源项目性能评估排名
Auto-GPT-Benchmarks 是一个自动化智能代理基准测试框架，用于客观评估代理在代码、检索、记忆和安全性方面的性能。框架提供详细评分和排名，有助于开发者优化代理性能。尽管该项目已被弃用，其功能已转移至 AutoGPT 主仓库的 benchmark 文件夹。最新测试结果显示 Beebot、mini-agi 和 Auto-GPT 表现最佳。
End-to-end-for-chinese-plate-recognition - 中文车牌识别与矫正的解决方案
CNNEnd-to-end-for-chinese-plate-recognitionGithubTensorFlowU-Net开源项目车牌识别
项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn)，使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割，cv2进行边缘检测和车牌区域矫正，再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明，系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色，甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80，以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。
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