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navsim

创新自动驾驶仿真与评估系统

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。

ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架,旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力,包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例,ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档,便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟,为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
covise - 开源可视化与仿真环境,支持VR和道路编辑
COVISEGithubOpenCOVER可视化系统开源项目源代码虚拟环境
COVISE是一个开源的模块化分布式可视化系统,用于虚拟环境中的科学数据可视化。它包含VR渲染器OpenCOVER和道路编辑器OddLOT,支持多平台。COVISE提供多种安装方式,包括预编译二进制文件和源代码构建。项目采用LGPL v2.1许可。
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。
TopoNet - 自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法
GithubOpenLane-V2TopoNet图神经网络场景拓扑推理开源项目自动驾驶
TopoNet是一个端到端框架,用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构,整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能,为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型,促进自动驾驶研究发展。
Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦
Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读
这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记,重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章,全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。
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。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
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。
BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知
BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示
BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
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