自动驾驶AI工具集：一站式获取关键资源
ChatSim学习资料汇总 - 可编辑自动驾驶场景模拟系统
ChatSim是一个基于LLM-Agent协作的可编辑自动驾驶场景模拟系统,本文汇总了该项目的相关学习资料,帮助读者快速了解和上手ChatSim。
PX4自动驾驶系统:开源无人机飞控解决方案
PX4是一款功能强大的开源自动驾驶系统,为无人机、无人车等自主系统提供全面的飞行控制解决方案。它支持多种飞行器类型,具有丰富的飞行模式和高度可定制性,受到全球开发者和无人机爱好者的广泛欢迎。
Fast-BEV：快速而强大的鸟瞰视角感知基线
Fast-BEV是一种面向自动驾驶的快速而强大的鸟瞰视角(BEV)感知框架。它通过创新的设计实现了高效率和高性能,为自动驾驶感知提供了一个强大的基线方法。
打造自动驾驶视觉基础模型:挑战、方法与机遇
本文全面介绍了自动驾驶领域视觉基础模型的发展现状、关键挑战以及未来机遇,涵盖了数据准备、自监督训练、模型适应等多个方面,为该领域的研究者和从业者提供了系统的概述和深入的洞察。
多模态大语言模型在自动驾驶领域的应用与发展
本文全面介绍了多模态大语言模型在自动驾驶领域的最新研究进展,包括感知、规划、控制等方面的应用,以及相关数据集和未来研究方向,为读者提供了该领域的系统性综述。
TransFuser:基于Transformer的传感器融合自动驾驶技术
TransFuser是一种新型的多模态融合Transformer模型,用于自动驾驶中的图像和LiDAR传感器数据融合。它通过注意力机制有效整合不同传感器的信息,在复杂城市场景中实现了最先进的自动驾驶性能,大幅减少了碰撞事故。
Agent-Driver：一种基于语言代理的自动驾驶新范式
Agent-Driver是一种革命性的自动驾驶方法，利用大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶系统中。本文详细介绍了Agent-Driver的工作原理、创新点及其在nuScenes基准测试中的出色表现。
GameFormer：基于游戏论的交互式预测和规划模型
GameFormer是一种创新的自动驾驶模型，结合了游戏论和Transformer架构，用于交互式预测和规划。该模型在Waymo开放数据集上取得了最先进的性能，展现了其在复杂交通场景中的优越性。
神经网络赛车:AI驾驶技能的突破性进展
本文介绍了一个创新的神经网络赛车项目,展示了人工智能在复杂驾驶任务中的惊人能力,为自动驾驶技术的发展提供了新的思路和灵感。
CARLA-Roach: 端到端城市自动驾驶的强化学习教练模仿
CARLA-Roach是一个基于CARLA模拟器的端到端城市自动驾驶系统,通过模仿强化学习教练实现更好的驾驶性能。该项目提供了基准测试、数据收集、强化学习训练和模仿学习训练的完整代码实现。
BARK:一个开源的自动驾驶行为规划仿真与基准测试框架
BARK是一个专为 自动驾驶行为规划算法的开发、仿真和基准测试而设计的开源框架。本文将详细介绍BARK的特点、功能和应用场景,以及它在自动驾驶领域的重要意义。
TMRL: 一个开源的实时强化学习框架及其在TrackMania游戏中的应用
TMRL是一个用于实时应用的分布式强化学习框架,专为机器人学习和视频游戏AI等场景设计。本文详细介绍了TMRL的特性、架构以及在TrackMania赛车游戏中的应用实例。
Cam2BEV: 革新性的多视角车载摄像头图像转换技术
深入探讨Cam2BEV技术如何将多个车载摄像头的图像转换为语义分割的鸟瞰图,及其在自动驾驶领域的广泛应用前景。
3D点云技术的发展与应用
3D点云作为一种重要的三维数据表示形式,在计算机视觉、自动驾驶等领域有着广泛应用。本文综述了3D点云技术的最新进展,包括检测、分割、配准等多个方向的研究成果,以及相关数据集和开源项目。
深度探索雷达感知技术在自动驾驶领域的应用与发展
本文深入探讨了雷达感知技术在自动驾驶领域的最新进展,包括数据集、算法、挑战等多个方面,为读者全面了解该领域提供了宝贵参考。
深度学习在自动驾驶中的应用与发展
本文全面介绍了深度学习在自动驾驶领域的最新应用和发展趋势,涵盖了感知、预测、规划和控制等多个方面,探讨了端到端自动驾驶、大型视觉语言模型、世界模型等前沿技术,为读者提供了自动驾驶与人工智能交叉领域的系统性综述。
BEVFormer: 革命性的基于相机的目标检测基准方法
BEVFormer是一种用于自动驾驶感知的创新相机方法,通过时空变换器学习鸟瞰图表示,在nuScenes数据集上实现了56.9%的NDS最新记录。
LaneGCN: 用于运动预测的车道图表示学习
LaneGCN是一种创新的深度学习模型,专门用于自动驾驶中的车辆轨迹预测任务。它通过构建和学习车道图结构表示,有效捕捉道路拓扑和长程依赖关系,显著提升了预测精度。
TAD Sim: 腾讯自动驾驶仿真系统的革新之作
TAD Sim是腾讯自动驾驶团队开发的跨平台分布式自动驾驶仿真系统,旨在为自动驾驶系统研发和验证提供安全高效的测试工具。它集成了强大的游戏引擎技术、专业的车辆动力学模型和渲染引擎,可完成自动驾驶全模块的闭环仿真验证,大幅降低研发成本和周期。
MTR: 强大的网络诊断工具
MTR是一款结合了traceroute和ping功能的网络诊断工具,可以帮助用户全面了解网络连接质量和路径信息。
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