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UCF-SST-CitySim1-Dataset

无人机车辆轨迹数据集,实现安全研究和数字孪生应用

CitySim数据集包含从12个不同地点录制的1140分钟无人机视频中提取的高精度车辆轨迹,采用30 FPS,覆盖多种道路类型。通过五步程序确保轨迹精度,并提供旋转边界框信息来改进安全评估。相较于其他视频基础轨迹数据集,CitySim记录了更多严重的安全事件,支持自动驾驶和位置安全分析研究。此外,还提供录制地点的3D基础地图和信号定时信息,助力数字孪生应用。

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。
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。
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。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
bdd100k - 大规模驾驶视频数据集赋能自动驾驶多任务学习
BDD100KGithub多任务学习开源项目数据集自动驾驶计算机视觉
BDD100K是一个专为异构多任务学习设计的多样化驾驶数据集,包含10万个视频和10个评估任务。这些数据涵盖了超过1000小时的驾驶经验,体现了地理、环境和天气的多样性。BDD100K支持图像标记、车道检测、可行驶区域分割等多项任务,为自动驾驶技术研究提供了丰富的数据资源,有助于评估图像识别算法在实际驾驶场景中的表现。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
该项目融合多模态多视角传感器信息,实现综合场景理解,生成可解释的中间特征,确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果,项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤,以及实用工具脚本和预训练权重。
traffic_prediction - 交通预测模型与数据集综合评估
GithubPeMS数据集交通预测图神经网络开源项目时间序列深度学习
这个项目对交通预测领域的多种模型和数据集进行了系统的比较分析。它汇总了近期发表的相关论文,详细介绍了METR-LA、PeMS-BAY等常用公开数据集。项目提供了各模型在主要数据集上的性能对比图表,并探讨了实验设置的差异。同时,它还整理了可公开获取的数据集及其来源信息,为交通预测研究提供了有价值的参考资料。
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。
DriveDreamer4D - 4D驾驶场景模拟的新突破
4D驾驶场景表示AI工具DriveDreamer4D交通约束自主驾驶视频生成模型
DriveDreamer4D利用世界模型先验,提升4D驾驶场景表示。通过闭环仿真,能将实况驾驶数据转换为新的轨迹视频,并确保视频内容的时空一致性。实验验证了其在新轨迹视频生成方面的优越性,尤其在时空连贯性上表现突出,为自主驾驶系统的研究和开发提供了有力支持。
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。
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