autonomous-vehicles

Exemples de code Python et manuel pour les algorithmes de robotique.

Une plateforme open source de conduite autonome

Simulateur open source pour véhicules autonomes basé sur Unreal Engine / Unity, développé par Microsoft AI & Research.

Simulateur open source pour la recherche sur la conduite autonome.

Autoware - le principal projet logiciel open source au monde pour la conduite autonome.

Simulateur de robot Webots.

Planification de mouvement et navigation pour AGV/AMR : implémentation de plugins de planification ROS pour A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, ACO, PSO, Voronoi, PID, LQR, MPC, DWA, APF, Pure Pursuit, etc.

Algorithmes de planification de mouvement couramment utilisés pour les véhicules autonomes (planification et suivi de trajectoire)

Notes d'apprentissage Apollo pour les débutants.

Scénarios, tutoriels et démonstrations pour la conduite autonome

Liste organisée de ressources sur les voitures autonomes et les véhicules autonomes.

Collection d'articles sur les modèles mondiaux pour la conduite autonome (et la robotique, etc.).

NVIDIA Alpamayo 1 Nano est un modèle VLA de raisonnement 10B open source pour véhicules autonomes, associant trajectoires de conduite et raisonnement par chaîne de causalité.

Une liste organisée de jeux de données radar, de détection, de suivi et de fusion.

Une sélection de ressources de recherche de pointe sur la prédiction de trajectoire.

Exemples de code Python et documentation sur les algorithmes de contrôle de véhicules autonomes. Ce projet sert de guide technique pour étudier les algorithmes et les architectures logicielles pour les débutants.

Calcul symbolique rapide, génération de code et optimisation non linéaire pour la robotique.

AlpaSim est une plateforme de simulation de véhicules autonomes open source conçue pour le développement et le test de politiques de conduite autonome de bout en bout.

[ICLR24] Implémentation officielle de l'article « MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control »

Planification de mouvement (planification de trajectoire et suivi) pour AGV/AMR : implémentation en Python de Dijkstra, A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, (Lazy)Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, Voronoi, PID, DWA, APF, LQR, MPC, RPP, Bezier, Dubins, etc.

OpenEMMA, une reproduction open source sous licence permissive du modèle EMMA de Waymo.

Ressources CARLA incluant tutoriels, blog, code, etc. https://github.com/carla-simulator/carla

Chemins de couverture robustes et efficaces pour les véhicules agricoles autonomes. Une bibliothèque de planification de chemin de couverture modulaire et extensible.

Project AirSim est l'évolution par Microsoft d'AirSim, une plateforme de simulation avancée pour construire, entraîner et tester des systèmes autonomes dans des environnements virtuels haute fidélité.

Premier cours complet sur les réseaux de neurones à grille (Occupancy Network) en Chine : « Du BEV à l'Occupancy Network, principes algorithmiques et pratique d'ingénierie », incluant le déploiement sur appareil. Cours de perception sémantique d'occupation pour la conduite autonome (docs, PPT et code source).

Implémentation TensorFlow pour le calcul d'une vue aérienne (BEV) segmentée sémantiquement à partir d'images de caméras embarquées sur véhicule.

Une liste exhaustive de voitures autonomes

Une spécification de données pour permettre la régulation des droits de passage, les politiques numériques, le géorepérage et la communication bidirectionnelle entre les entreprises de mobilité et les agences publiques du monde entier pour tout véhicule réglementé, partagé ou d'agence.

Système embarqué de pilotage automatique Firmament