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@nongfugengxia
nongfugengxia committed Oct 16, 2024
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<!-- 开始：https://github.com/manuandru/svs-lab02 -->

<!-- 开始收集页面（没完成，每页30个仓库）：https://github.com/carla-simulator/carla/network/dependents?dependents_after=MjQxNjI4NjcyMjg -->
<!-- 开始收集页面（没完成，每页30个仓库）：https://github.com/carla-simulator/carla/network/dependents?dependents_after=MTE1OTcyMTkxODE -->

<!-- 已完成到的仓库：https://github.com/resuldagdanov/DeFIX -->
<!-- 已完成到的仓库：https://github.com/xingyifei2016/scenario_runner -->



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[车道和路径检测](https://github.com/idirsmadhi/opgta)

[车道和路径检测](https://github.com/littlemountainman/modeld)

[自动驾驶汽车车道和路径检测](https://github.com/idirsmadhi/OpenpilotGTAV)

[车道和路径检测](https://github.com/liuhubing/openpilot-modeld)

[基于多传感器融合的自动驾驶汽车雨天条件下的 3D 物体检测模拟](https://github.com/CC-WU/Multisensor-fusion-based-3D-Object-Detecting-Simulation-Under-Rainy-Conditions-for-Autonomous-Vehicl)

[使用 YoloV3 进行交通灯识别和分类](https://github.com/lorenz-lukas/YoloV3_traffic_light_Carla_simulator)

[高效车道和路径检测学习模型和架构](https://github.com/iXcess/driving_model)

[模拟一辆监控用户并检测碰撞的汽车](https://github.com/BrunoBerger/Connected-Vehicles)

### 跟踪

[多车辆跟踪](https://github.com/Bsornapudi/Carla-YOLO-DeepSort-Multi-Object-Tracking) - 结合 YOLO 和 DeepSORT 的多目标跟踪
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[语义分割](https://github.com/hlfshell/rbe549-project-segmentation)

[语义分割驾驶](https://github.com/atoft97/semanticSegmentationDriving)

### 融合

[针对联网自动驾驶汽车的自适应融合冲击感知决策框架](https://github.com/greenday12138/MODUS)

[基于惩罚的模仿学习与跨语义生成传感器融合](https://github.com/hk-zh/p-csg)

[端到端自动驾驶的多模态融合Transformer](https://github.com/partha-ghosh/semi-self-driving)

[基于 Transformer 的传感器融合模拟，实现自动驾驶](https://github.com/autonomousvision/transfuser)

### 其他

[自适应多视图检测](https://github.com/xingjianleng/AdMVDet)

[异常检测](https://github.com/MoritzNekolla/AE_Anomaly_Detection)

[使用 YOLO 和 CARLA 模拟器通过 IPM 和立体视觉进行距离估计](https://github.com/guilherme1guy/carla_darknet_integration)

[Carla_IMU_分类器](https://github.com/dasmehdix/Carla_IMU_Classifier)

## 规划

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[强化学习自动驾驶](https://github.com/Somdit/AutonomousDriving_RL)

[用于深度强化学习研究的最小 2d Carla 环境实现](https://github.com/lpwwpl/imitation/tree/main/min-carla-env-master)
[用于深度强化学习研究的最小 2d Carla 环境实现](https://github.com/mcemilg/min-carla-env) -
[修改版](https://github.com/lpwwpl/imitation/tree/main/min-carla-env-master)

[强化学习代理](https://github.com/Somdit/MimicPilot) - 显示为语义分割图

Expand Down Expand Up @@ -174,6 +194,26 @@

[在基于模仿学习的自动驾驶中使用强化学习检测和修复故障场景](https://github.com/resuldagdanov/DeFIX)

[强化学习用于 Carla 模拟器中的自动驾驶汽车控制](https://github.com/wyhallenwu/carla-RL) - 实现不雅

[利用强化学习和 CARLA 学习在恶劣天气条件下驾驶](https://github.com/rbuckley25/Tempestas)

[在 Bosch Lambda 上启动 Carla](https://github.com/aleallievi/Carla_RL)

[使用分解世界模型在 CARLA 中进行 RL 和蒸馏](https://github.com/dotchen/WorldOnRails)

[CARLA 的 DDPG 和鸟瞰图生成](https://github.com/anyboby/CarlaRL)

[深度强化学习与持续控制](https://github.com/ptrckhmmr/Deep-Reinforcement-Learning)

[分层程序触发强化学习](https://github.com/britig/Hierarchical-Program-Triggered-RL)

[自动驾驶汽车的强化学习](https://github.com/theroyakash/self_driving_car)

[深度强化学习与连续控制](https://github.com/TinaMenke/Deep-Reinforcement-Learning)

[潜在空间强化学习](https://github.com/MarsEleven/car_racer_RL)

### 导航

[基于 GNM、ViNT、NoMaD 的通用导航模型](https://github.com/AdityaNG/general-navigation)
Expand All @@ -189,22 +229,28 @@

### 预测

[多未来轨迹预测](https://github.com/aajing/Multiverse)
[多未来轨迹预测](https://github.com/JunweiLiang/Multiverse)

[航路点预测多模态数据融合](https://github.com/Hwansoo-Choi/Cognitive-Transfuser)

[通过推测在线前瞻自适应实现非平稳环境中的自适应驾驶](https://github.com/Panshark/COLA)

### 决策

[多模态感知的参数化决策框架](https://github.com/xiayuyang/AUTO)

[多模态感知分层决策框架](https://github.com/greenday12138/AUTO)

[自动驾驶汽车系统的对抗性闯红灯行为](https://github.com/adhocmaster/carla-jaywalker-experiments)


## 控制
[使用脉冲神经网络和实时学习的连续自适应非线性模型预测控制](https://github.com/rhalaly/Adaptive-MPC-With-SNN)

[模型预测控制 (MPC)](https://github.com/Slimercorp/MPC-Carla)

[基于 MPC 的车辆转向控制器](https://github.com/bennylu/carla-mpc)

[测试 ACC 系统的容器化实用程序集](https://github.com/H1alus/carlaACCsimulation)

[车道保持辅助](https://github.com/C2G-BR/Active-Lane-Keeping-Assistant)
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[AEBS、ACC、航点追踪](https://github.com/weiber23727698/Carla-Simulator)

[车辆控制](https://github.com/KirillMyasoedov/vehicle_control)

[实施高级紧急制动系统](https://github.com/kpandey008/carla-aebs)

[基于确定性等价感知的控制](https://github.com/modestyachts/certainty_equiv_perception_control)

## 场景

[交通场景定义与执行引擎](https://github.com/carla-simulator/scenario_runner)

[具有几何表示的自动驾驶多模态生成世界模型](https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/muvo)

[使用学习场景图生成极端情况场景](https://github.com/GeorgeDrayson/CC-SGG)
Expand All @@ -247,6 +301,16 @@

[开发和测试的高清地图交叉路口的程序化生成](https://github.com/AugmentedDesignLab/junction-art)

[风险感知场景采样，实现自主系统的动态保障](https://github.com/Shreyasramakrishna90/Risk-Aware-Scene-Generation)

[用于自主系统动态保障的风险感知场景采样](https://github.com/scope-lab-vu/Risk-Aware-Scene-Generation-CPS)

[3类换道逻辑场景](https://github.com/JunjieWang95/CarlaHighwayTest)

[该生成器在 XML 中创建 carla 场景的有效变体](https://github.com/Magoli1/carla-pre-crash-scenario-generator)

[进行随机驾驶场景生成过程](https://github.com/KeyingLucyWang/Safe_Reconfiguration_Scenarios)

### 车辆

[半挂卡车队列框架](https://github.com/Gaochengzhi/Carla_Truck_Platoon/tree/main)
Expand All @@ -270,6 +334,10 @@

[GUI 工具可帮助人车交互研究人员使用 CARLA 设计和开展交通实验](https://github.com/UmichSIM/SIM_MDP_GUI) - [首页](https://umichsim.github.io/SIM_MDP_GUI/)

[人类与汽车行为的模拟算法](https://github.com/Dawlau/agents-motion-prediction)

[针对横穿马路者的实验](https://github.com/javtran/jaywalker)


## 端到端

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[端到端驾驶的顺序注意力学习](https://github.com/yixiao1/CILv2_multiview)

[NVIDIA PilotNet 神经网络的 TensorFlow 实现](https://github.com/vishalkrishnads/pilotnet)

[模仿学习与 Transformer 检测](https://github.com/Alexbeast-CN/Detrive)

[具有语义深度云映射和多智能体的端到端自动驾驶](https://github.com/oskarnatan/end-to-end-driving)

[用于端到端自动驾驶的多模融合Transformer](https://github.com/Bosszhe/PITF)

[端到端自动驾驶的神经注意场](https://github.com/autonomousvision/neat)

[端到端自动驾驶的规划专家混合模型](https://github.com/mhnazeri/PMoE)

[端到端自动驾驶汽车使用模仿学习，并使用 GAN 进行未来预测](https://github.com/eslambakr/Future_Imitiation)

## 大模型

[使用大型视觉模型作为 AV 的驱动代理](https://github.com/AdityaNG/DriveLLaVA)
Expand Down Expand Up @@ -355,6 +437,12 @@

[通过对象级表示实现可解释的规划转换器](https://github.com/autonomousvision/plant)

[使用类激活映射技术测试 CNN ](https://github.com/RocaPiedra/carla-simulator-CAM)

[可解释的基于目标的自动驾驶预测和规划](https://github.com/uoe-agents/IGP2)

[AI 可解释性模块集合](https://github.com/willparker123/fat-face)

## 安全

[联网和自动驾驶汽车的攻击模拟框架](https://github.com/tum-esi/simutack) - 包含系统代码和视频
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[系统地查找原始车辆特性设置的最小变化会影响部署在车辆上的 ADS 的安全性](https://github.com/simplexity-lab/SAFEVAR)

[CARLA 中的自动驾驶汽车对抗性测试框架](https://github.com/Shreyasramakrishna90/ANTI-CARLA)
[CARLA 中的自动驾驶汽车对抗性测试框架](https://github.com/scope-lab-vu/ANTI-CARLA)

[事故模拟器](https://github.com/hankluo2/CARLA_Accident_Simulator)

[通过运动学梯度生成稳健模仿的安全关键驾驶场景](https://github.com/autonomousvision/king)

[罕见事件采样用于安全验证](https://github.com/craigiedon/CarlaStuff)

[对抗性深度强化学习用于提高多智能体自动驾驶策略的鲁棒性](https://github.com/T3AS/MAD-ARL)

[使用机器学习对图像分类器的安全监控器进行基准测试](https://github.com/raulsenaferreira/PRDC_2021_SUT_module)

[自主信息物理系统运行时风险评估框架](https://github.com/scope-lab-vu/Resonate)

## 测试

Expand All @@ -420,6 +517,17 @@

[基于交叉口情境覆盖的场景测试代码环境](https://github.com/initiative416/SituationCoverageTest)

[模拟器中自动驾驶汽车的形式化和验证](https://github.com/dnzggg/Masters-Project)

[基于学习的自动驾驶汽车语法模糊测试](https://github.com/AIasd/AutoCop)

[在高保真模拟器中模糊测试自动驾驶系统的开源软件包](https://github.com/AIasd/ADFuzz)

[基于CARLA模拟器的自动驾驶汽车行为测试](https://github.com/hitabm/carla-vehicle-testing)

[稳健性引导测试：CARLA、RSS、参数探索](https://github.com/nellro/rgt)


## 数据集

[车辆语义分割数据集](https://github.com/yjzhai-cs/RFL-Collector)
Expand Down Expand Up @@ -454,6 +562,9 @@

[收集数据的轻量级实用程序](https://github.com/bluffish/carla_collector)

[以专家策略作为收集数据时的策略](https://github.com/Kin-Zhang/carla-expert)

[从 CARLA 收集数据并将其保存为 Webdataset 的脚本](https://github.com/HemuManju/carla-data-collector)

## 工具

Expand All @@ -479,6 +590,8 @@

[运行端到端自动驾驶模拟的 Docker 容器](https://github.com/ruddyscent/adlab-e2e)

[用于在 CARLA+SUMO 下原型设计全栈协同驾驶自动化应用程序的通用框架](https://github.com/ucla-mobility/OpenCDA)

[基于开放联合仿真的研究/工程框架](https://github.com/shivamkumarpanda/OpenCDA-CEE298HW)

[OpenCDA文档](https://github.com/xiaxin2000/OpenCDA-Documents)
Expand All @@ -487,6 +600,8 @@

[sunnypilot是openpilot 的一个分支](https://github.com/r66auto/Sunnypilot2) - [另一个分支](https://github.com/RalphHightower/openpilot)

[增加了一些舒适性和生活质量改进](https://github.com/opgm/openpilot)

[协作式自动驾驶：仿真平台和端到端系统](https://github.com/CollaborativePerception/V2Xverse)

[基于世界模型的 CARLA 自动驾驶平台](https://github.com/ucd-dare/CarDreamer)
Expand Down Expand Up @@ -540,12 +655,46 @@

[带有数字镜子的 Carla 模拟器客户端](https://github.com/doddsy2018/carla_sim_digital_mirrors) - 带后视镜

[用于控制自动驾驶模拟中的非玩家角色 (NPC) 的 API](https://github.com/inverted-ai/invertedai) - 可以作为REST API或在其上构建的Python SDK

[BARK 的 Carla 接口](https://github.com/bark-simulator/carla-interface)

[ROAR RL 管道的 ROS2 基础设施](https://github.com/amansrf/ROAR_RL_ROS)

[ROAR 的 ROS 子模块](https://github.com/amansrf/ros_roar_streamer)

[适用于 ROAR 平台的 Transform Publisher 包](https://github.com/amansrf/roar_transforms)

[carla-autoware](https://github.com/kemjensak/carla-autoware)

[开源自动驾驶汽车软件](https://github.com/yoonhero/nova)

[数据集生成工具](https://github.com/KevinLADLee/carla_dataset_tools)

[基于 Carla Simulator 的虚拟汽车租赁 Web 应用程序](https://github.com/lhy2016/AVCloud-Carla)

[可扩展的 CARLA 模拟器实用程序](https://github.com/eneserciyes/carlatools)

[Carla 模拟器游乐场，用于训练 AI 代理](https://github.com/Matesxs/CarlaSimulator-Playground)

[用于托管运行 TRI Carla 相关挑战的脚本的存储库](https://github.com/exoticDFT/TRI-Carla-Challenges)

[用于深度强化学习的多智能体互联自动驾驶 (MACAD) Gym 环境](https://github.com/praveen-palanisamy/macad-gym)

## 深度学习

[基于动作的自动驾驶表征学习](https://github.com/yixiao1/Action-Based-Representation-Learning)

[机器学习演示](https://github.com/kishkaru/ML-demos)

## 杂项

[由多种遮挡事件组成的驾驶模拟基准](https://github.com/opendilab/DOS)

[东风比赛](https://github.com/donymorph/Dongfeng_competition)

[智能地面车辆竞赛](https://github.com/westpoint-robotics/AY21_IGVC)

[CarlaContest2023](https://github.com/niwatNETH/CarlaContest2023)

[NYCU 智能驾驶系统专题 2024 春季](https://github.com/HCIS-Lab/IDS_s24)
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[连接模拟器的示例项目](https://github.com/Eclipse-SDV-Hackathon-BCX/Group1-TruckCarla-eCAL)

[判断自动驾驶汽车的良好/不良行为](https://github.com/lttnml1/ca_disengagement)

[deep_rl_with_carla](https://github.com/mhmohammadirad/deep_rl_with_carla)

[简化和自动化设置 openpilot 开发环境的过程](https://github.com/jeroenlammersma/openpilot-dev)

[比赛套件](https://github.com/thecountif/CarlaContest)

[在 Carla 模拟器中运行的自动驾驶汽车算法](https://github.com/popesculuca00/Self-driving-car)

[从 World on Rails 学习驾驶](https://github.com/MorningClub/master-thesis)

[基于模拟的自主系统测试](https://github.com/MustafaEmreTelli/CMPE486-Term-Project)

[用于教育目的的多容器 Carla 项目模板](https://github.com/bounverif/starter-carla-0913)

[实验](https://github.com/ojalmaps/carla-experiments)

[从轨迹世界学习驾驶](https://github.com/mael25/CBS2)

[网络物理系统保证案例开发的自动化模式选择](https://github.com/scope-lab-vu/AV-Assurance)

[使用基于极限学习机的控制屏障函数在线自适应补偿模型不确定性](https://github.com/EmanuelSamir/adaptive-learning-qpcbfclf-elm)

[realistic_agent](https://github.com/pjw1/realistic_agent)

[Carla 模拟器客户端](https://github.com/satyamjay-iitd/CarlaClient)

[carlaapi](https://github.com/urasakikeisuke/carlaapi)

[学习如何在环形交叉路口漂移](https://github.com/angloth/auto-drift)

[使用深度生成模型压缩传感器数据以实现自动驾驶汽车的远程协助](https://github.com/daniel-bogdoll/deep_generative_models)

[auto_drive](https://github.com/superclocks/auto_drive)

[BTP-Project](https://github.com/aditya3434/BTP-Project)

[FY2021](https://github.com/NETH-TDET-Programing-Contest/FY2021)

[Carla_PPO](https://github.com/Stephanehk/Carla_PPO)

[autonomous-driving-car-to-car](https://github.com/Rigo74/autonomous-driving-car-to-car)

[carla_course](https://github.com/raywongstudy/carla_course)

[MoCAD 实验材料](https://github.com/liuyandong1988/MoCAD-experiment)

[AutoPilot](https://github.com/supercatex/AutoPilot)

[自动驾驶Carla代理](https://github.com/Teo03/self-driving-agent)

[carla_project](https://github.com/bradyz/carla_project)

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