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

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。

GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法

GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划

GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题，利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略，模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示，在大规模nuScenes数据集上，该方法表现出色，具备有效性、泛化能力和可解释性。

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。

safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台

Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

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。

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。

NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器

2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法

NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。

cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具

Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉

这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。

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

CitySimGithub交通安全研究开源项目数字孪生无人机视频车辆轨迹数据集

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。

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。

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