Awesome Self-Driving Cars 项目推荐

Awesome Self-Driving Cars 项目推荐

awesome-self-driving-cars An awesome list of self-driving cars 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-self-driving-cars

项目基础介绍和主要编程语言

Awesome Self-Driving Cars 是一个精选的自驾驶汽车相关资源的列表，旨在为开发者、研究人员和爱好者提供一个全面的参考。该项目主要使用 Markdown 语言编写，适合在 GitHub 上进行浏览和贡献。

项目核心功能

该项目的核心功能是整理和分类与自驾驶汽车相关的各种资源，包括但不限于：

1. 数据集：提供了多个用于自驾驶汽车研究的数据集，如 KITTI Vision Benchmark Suite、Cityscapes、comma.ai's Driving Dataset 等。
2. 模拟器：列出了多个用于自驾驶汽车开发的模拟器，如 Udacity's Self-Driving Car Simulator、Microsoft's AirSim 等。
3. 课程：推荐了多个与自驾驶汽车相关的在线课程，如 Udacity Self-Driving Car Nanodegree、MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars 等。
4. 论文与博客：收集了大量关于自驾驶汽车的最新研究论文和行业博客，如 Nvidia 的 End to End Learning for Self-Driving Cars、comma.ai 的 Learning a Driving Simulator 等。
5. 大公司和初创企业：介绍了在自驾驶汽车领域有重要影响力的公司和初创企业，如 comma.ai、Cruise Automation、Ford 等。

项目最近更新的功能

根据最新的更新记录，项目最近更新的功能包括：

1. 新增数据集：添加了多个新的数据集资源，如 Apolloscape 数据集，提供了高分辨率图像和像素级标注。
2. 更新模拟器列表：增加了 BARK 模拟器，这是一个开源的语义模拟器，用于开发和基准测试新的行为规划器。
3. 扩展课程资源：新增了 BitTiger 的 Build Your Own Autonomous Vehicle Mastery Program 课程，介绍了如何从零开始构建自驾驶小车。
4. 更新论文与博客：添加了多篇最新的研究论文和行业博客，如 Voyage 的 An Introduction to LIDAR，介绍了自驾驶汽车中的关键传感器。

通过这些更新，项目持续为自驾驶汽车领域的开发者提供最新的资源和参考，帮助他们更好地进行研究和开发。

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