autonomous-driving

AlpaSim es una plataforma de simulación de vehículos autónomos de código abierto diseñada para el desarrollo y prueba de políticas de conducción autónoma de extremo a extremo.

Un framework generalizado para la creación de prototipos de aplicaciones de conducción cooperativa full-stack bajo CARLA+SUMO.

Escuela de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo multi-agente escalable para conducción autónoma.

Un simulador de robots ligero basado en Python diseñado para navegación, control y aprendizaje

[CoRL '25] Pseudo-simulación para conducción autónoma; [NeurIPS '24] NAVSIM: Simulación y evaluación comparativa de vehículos autónomos no reactivos basada en datos.

CarlaAir: ¡Vuele drones dentro de un mundo CARLA! Una infraestructura unificada para inteligencia encarnada aire-tierra.

[ICLR 2025 Oral] La implementación oficial de "Diffusion-Based Planning for Autonomous Driving with Flexible Guidance"

📦 eCAL - enhanced Communication Abstraction Layer. Un middleware multiplataforma de alto rendimiento para publicación-suscripción y cliente-servidor.

Kit de desarrollo para el conjunto de datos nuPlan.

[TPAMI 2026] Modelado del mundo 3D y 4D: Un estudio

OpenEMMA, una "reproducción" de código abierto con licencia permisiva del modelo EMMA de Waymo.

[NeurIPS 2024] Un modelo de mundo generalizable para la conducción autónoma.

Código para una serie de trabajos en percepción LiDAR, incluyendo SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 y CTRL (ICCV 23, oral).

Stack de ADAS de nivel 2 gratuito y de código abierto impulsado por tecnología de IA de extremo a extremo

[NeurIPS 2025 spotlight] Implementación oficial de "FutureSightDrive: Thinking Visually with Spatio-Temporal CoT for Autonomous Driving".

[ICRA 2022] Un framework de código abierto para detección cooperativa. Implementación oficial de OPV2V.

Notas sobre conducción autónoma que analizan puntos clave de cada módulo e integran soluciones destacadas de la industria. Incluye temas como deep learning, vehículos autónomos, BEV, Transformer, ADAS, CVPR, Tesla AI Day, modelos de lenguaje y ChatGPT.

Herramienta de anotación de cajas delimitadoras 3D (3D-BAT) para etiquetado de nubes de puntos e imágenes

[CVPR 2024 Highlight] GenAD: Modelo predictivo generalizado para conducción autónoma

[AAAI 2026] OpenDriveVLA: Hacia la conducción autónoma de extremo a extremo con un modelo de acción de lenguaje visual grande

Implementación oficial en PyTorch de FB-BEV y FB-OCC: transformación de vista hacia adelante y hacia atrás para la percepción en conducción autónoma centrada en visión.

El primer curso de pila completa sobre redes de cuadrícula (grid networks) en China: 'De BEV a Occupancy Network, principios algorítmicos y práctica de ingeniería', incluye despliegue en dispositivos finales. Curso de percepción de ocupación semántica circundante para conducción autónoma (documentación, PPT y código fuente).

Una red neuronal profunda que aprende a conducir en videojuegos.

LSD (LiDAR SLAM & Detection) es una arquitectura de percepción de código abierto para vehículos autónomos y robótica

Una lista increíble de coches autónomos

Simulador de gemelo digital de código abierto para Autoware

[ICCV 2025] Implementación oficial del artículo “MagicDrive-V2: High-Resolution Long Video Generation for Autonomous Driving with Adaptive Control”

Implementación en Python del controlador MPPI (Model Predictive Path-Integral) para comprender el concepto básico. Las dependencias obligatorias son solo numpy y matplotlib.

Percepción de vista de pájaro

[CoRL'23] Dejando atrás los conceptos erróneos sobre la planificación de movimiento vehicular basada en aprendizaje