carla

一个用于自动驾驶研究的开源模拟器

CARLA 自主驾驶开源模拟器自动驾驶系统仿真平台 Github 开源项目

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。

文档

habitat-sim - 高性能3D模拟器，支持多种数据集和物理引擎

3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真

Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器，支持室内外3D扫描和CAD模型，并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述，专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS，多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用，适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。

Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换

Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图

该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。

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。

sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架

GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习

SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架，专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口，支持创建单代理和多代理强化学习环境，允许自定义状态和奖励函数，并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程，适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究，覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。

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。

Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展

Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目

DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案

GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

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。

ai-town - AI驱动的虚拟小镇模拟器开源项目

AI TownAI角色Github开源项目模拟器虚拟小镇

AI Town是一个开源项目,提供可部署的工具包用于构建虚拟小镇模拟环境。该项目支持AI角色互动、全局状态管理和模拟引擎,适用于开发各类规模的项目。它集成了Convex作为游戏引擎和数据库,支持本地和云端语言模型,并具备像素艺术和背景音乐生成功能。开发者可自定义角色、故事和环境,创建独特的AI模拟世界。

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。

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