autonomous-driving

[ICCV 2023] OccNet: La escena como ocupación.

[Pedestron] Detección generalizable de peatones: El elefante en la habitación. @ CVPR2021

Artículos, código y conjuntos de datos sobre aprendizaje profundo para detección de objetos 3D.

[CoRL 2022] InterFuser: Conducción autónoma mejorada con seguridad mediante Transformer de fusión de sensores interpretable

Implementación en PyTorch de EmerNeRF: Descomposición espacio-temporal emergente de escenas mediante autosupervisión

[NeurIPS 2025] AutoVLA: Un modelo de visión-lenguaje-acción para conducción autónoma de extremo a extremo con razonamiento adaptativo y ajuste fino por refuerzo.

Plataforma de inteligencia de decisiones para la simulación de conducción autónoma.

[Information Fusion 2025] Un estudio sobre la percepción de ocupación para la conducción autónoma: la perspectiva de la fusión de información

Este repositorio es un resumen de artículos sobre los avances recientes en percepción colaborativa, cooperativa y multi-agente para escenarios de conducción autónoma V2I, V2V y V2X.

El conjunto de datos abierto ApolloScape para conducción autónoma y su aplicación.

Implementación de SLAM completo basado en Intensity Scan Context para conducción autónoma. ICRA 2020.

[ICLR 2026] ReCogDrive: Un framework cognitivo reforzado para la conducción autónoma de extremo a extremo

Aprendiz independiente de conducción autónoma: registro de mi proceso de aprendizaje y enlaces relacionados.

Segmentación de suelo rápida y robusta SOTA utilizando nubes de puntos 3D (aceptado en RA-L'21 con IROS'21)

[ECCV 2022 Oral] OpenLane: Conjunto de datos de carriles 3D realistas a gran escala.

Simulador de humano-vehículo.

Aprendizaje por refuerzo profundo (PPO) en conducción autónoma (Carla) [desde cero].

[IJCV 2026] Senna: Conectando modelos de lenguaje y visión a gran escala con la conducción autónoma de extremo a extremo

[ICCV'23] Sesgos ocultos de los modelos de conducción de extremo a extremo y un kit de inicio para la tabla de clasificación CARLA 2.0.

Implementación oficial de Self-Supervised Street Gaussians para conducción autónoma

Cosmos-Drive-Dreams: Generación escalable de datos de conducción sintéticos con modelos de base mundial

Una lista curada de modelos mundiales para la conducción autónoma.

[ECCV 2022 Oral] Perspective Transformer para detección de carriles en 3D

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