Vista

通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测

Vista是一款通用自动驾驶世界模型，可在多种场景中生成高保真度的预测，并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制，包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定，无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升，为自动驾驶技术研究提供了有力支持。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架

3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉

MagicDrive是一个创新街景生成框架，提供多样化的3D几何控制，包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块，实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频，精确捕捉3D几何特征和场景细节，有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。

S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展

CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶

DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集，提出基于VLM的图形视觉问答方法，实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道，提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程，帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新，推动多模态模型在现实应用中的发展。

Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统

Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知

Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。

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。

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

Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划

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。

GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划

GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目，结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码，以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力，为智能交通系统研究开辟新方向。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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