autonomous-driving

[CoRL'23] Mit Missverständnissen über lernbasierte Fahrzeugbewegungsplanung aufräumen

[ICCV 2023] OccNet: Scene as Occupancy

[Pedestron] Generalisierbare Fußgängererkennung: Der Elefant im Raum. @ CVPR2021

Papers, Code und Datensätze zum Thema Deep Learning für die 3D-Objekterkennung.

[CoRL 2022] InterFuser: Sicherheitsverbessertes autonomes Fahren mit interpretierbarem Sensor-Fusion-Transformer

PyTorch-Implementierung von EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision

[NeurIPS 2025] AutoVLA: Ein Vision-Language-Action-Modell für autonomes End-to-End-Fahren mit adaptivem Reasoning und Reinforcement Fine-Tuning

[Information Fusion 2025] Eine Übersicht zur Belegungserkennung für das autonome Fahren: Die Perspektive der Informationsfusion

Decision-Intelligence-Plattform für die Simulation autonomen Fahrens.

Dieses Repository ist eine Literatursammlung zu aktuellen Fortschritten in der kollaborativen, kooperativen und Multi-Agenten-Wahrnehmung für V2I-, V2V- und V2X-Autonomen-Fahrzenarien.

Der ApolloScape Open Dataset für autonomes Fahren und seine Anwendung.

Intensity Scan Context-basierte vollständige SLAM-Implementierung für autonomes Fahren. ICRA 2020

[ICLR 2026] ReCogDrive: Ein verstärktes kognitives Framework für End-to-End autonomes Fahren.

Autonomes Fahren im Selbststudium – Dokumentation des Lernprozesses und relevanter Links

SOTA schnelle und robuste Bodensegmentierung mittels 3D-Punktwolken (akzeptiert bei RA-L'21 mit IROS'21)

[ECCV 2022 Oral] OpenLane: Realistischer 3D-Spurdatensatz im großen Maßstab

Mensch-Fahrzeug-Simulator

Deep Reinforcement Learning (PPO) im autonomen Fahren (Carla) [von Grund auf]

[ICCV'23] Versteckte Verzerrungen von End-to-End-Fahrmodellen & ein Starter-Kit für die CARLA-Bestenliste 2.0.

[IJCV 2026] Senna: Überbrückung von Large Vision-Language Models und End-to-End-autonomem Fahren

Offizielle Implementierung von Self-Supervised Street Gaussians für autonomes Fahren

Cosmos-Drive-Dreams: Skalierbare Generierung synthetischer Fahrdaten mit World Foundation Models

Eine kuratierte Liste von Weltmodellen für autonomes Fahren.

[ECCV 2022 Oral] Perspective Transformer zur 3D-Spurerkennung.

Header-only C++ library for robotics, control, and path planning algorithms. Work in progress, contributions are welcome!