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SensorsCalibration

开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

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。

transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步
CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶
TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合,显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色,为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型,便于研究者进行复现和深入研究。
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。
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。
rednose - 提供高效算法的视觉里程计与传感器融合定位卡尔曼滤波器
GithubKalman filter三维定位传感器融合开源项目符号化雅可比计算视觉里程计
这个开源项目使用扩展卡尔曼滤波器和符号雅可比计算,为视觉里程计、传感器融合定位和SLAM提供高精度解决方案,支持在线和离线使用。它还包括3D定位误差状态卡尔曼滤波、多状态约束卡尔曼滤波以及Rauch-Tung-Striebel平滑技术。通过使用马哈拉诺比斯距离来拒绝异常值,该项目确保了滤波结果的稳定性和准确性。
bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合
3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示
BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架,通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征,解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时,大幅降低计算成本,树立了新行业标杆。
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。
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。
lidar-camera-fusion - LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现
GithubLiDARROSVelodyne VLP16开源项目点云投影相机融合
这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值,提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明,以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
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。
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