微软收购GitHub!在GitHub“沦落”前,这些自动驾驶项目值得多看几遍

时间:2021-08-04 21:15:21

微软收购GitHub!在GitHub“沦落”前,这些自动驾驶项目值得多看几遍

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gitHub代码托管平台被微软收购,开源社区平台注定自身赚起钱来相当吃力。未来GitHub加入了微软生态,又会扮演着什么样的角色?在GitHub“沦落”前,这些自动驾驶项目值得多看几遍。


gitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名gitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。


而就在上周末,微软正在洽谈准备全资收购 GitHub 的消息传的沸沸扬扬。彭博新闻社 6 月 4 日凌晨发布最新报道称,据熟悉此事的消息人士透露,微软已同意收购 GitHub Inc. ,并最快会在今天宣布这笔交易。


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与此同时,我们还注意到GitHub竞品之一的GitLab顺势推出了从 GitHub 迁移到GitLab的工具 ,并且从6月4日零点开始,无论是Project还是Repository都瞬间迎来了迁移高峰。


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在传出微软收购 GitHub 的消息后,GitLab 在其官网发布了一篇文章表示祝贺,并表示微软此次收购也意味着软件开发者的影响力在日益增长,他们是新的王者,他们在组织中的影响力正随着他们的价值而不断增长。


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在听到GitHub或将被微软“以50亿美金收购”的消息时,绝大多数程序员的内心想必是拒绝的,“GitHub应该保持中立,不能被任何公司收购……”,也有开发者表示:“谁收购GitHub并不重要,重要的是时刻保持一颗开源的心。为全球开发者提供一个舒适的平台,一起改变世界。


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GitHub未来被收购后,是否能继续保持一颗开源的心,这个问题不得而知。然而对于开发者来说,那些高点赞的自动驾驶项目值得多看几篇。


1.Udacity项目


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Udacity很早以前就开启了开源自驾车项目——Udacity 无人驾驶车工程师纳米学位(Nanodegree)系列计划,他们决定开发自动驾驶Nanodegree计划时,为了教世界建立自动驾驶汽车,解决自动驾驶问题。谷歌自驾车创始人兼Udacity总裁塞巴斯蒂安特朗组建了我们的核心自动驾驶团队,由全球数百名学生撰写开源代码。


以下是Udacity开源项目的列表:

  • 深度学习转向模型——训练了许多不同的神经网络来预测汽车的转向角度。

  • 相机安装——支持可使用标准GoPro硬件安装的镜头和相机机身

  • 注释的驾驶数据集——许多小时的标记驾驶数据

  • 驾驶数据集——超过10小时的驾驶数据(激光雷达,相机等)

  • ROS指导节点——有助于深度学习模型与ROS进行交互


Udacity还专门设计了模拟器Unity,使用一个深度神经网络来模拟人类的驾驶行为。在训练阶段,我们使用键盘在模拟器内对我们的车进行导航。当驾驶汽车时,模拟器会记录训练图像和相应的转向角度。然后使用这些记录的数据来训练我们的神经网络。训练模型会在两个轨道上进行测试,即训练轨道和验证轨道。


GitHub地址:

https://github.com/udacity/self-driving-car-sim


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2.CPFL / Autoware项目


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由Tier IV维护的用于城市自动驾驶的开源软件。支持以下功能:

  • 3D本地化

  • 3D映射

  • 路径规划

  • 路径跟随

  • 加速/刹车/转向控制

  • 数据记录

  • 汽车/行人/物体检测

  • 交通信号检测

  • 交通灯识别

  • 车道检测

  • 对象跟踪

  • 传感器校准

  • 传感器融合

  • 面向云的地图

  • 连接自动化

  • 智能手机导航

  • 软件仿真

  • 虚拟现实


该项目既可以模拟,也可以在真车上测试。为了安全使用,那些没有有真正自动驾驶车辆的人可以在一种基于ROSBAG的软件上模拟。将Autoware用于真正的自动驾驶车辆,需要现场测试之前制定安全措施和风险评估。


GitHub地址:

https://github.com/CPFL/Autoware


3.marsauto / europilot


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卷积神经网络(CNN)控制ETS2内的方向盘


Europilot是一个开源项目,它使用python控制Euro Truck Simulator 2开发自我驾驶算法的工具包。利用流行的欧洲卡车模拟器(ETS2)开发自动驾驶算法。使用europilot,可以捕获游戏屏幕输入,并以编程方式控制模拟器内的卡车。Europilot可以以两种方式之一使用:培训或测试。对于培训,europilot可以实时捕获屏幕输入并输出一个numpy数组,同时获取轮盘游戏杆值。相关屏幕截图和游戏杆值之间的映射被写入一个csv文件。


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在csv文件中,每行都有带游戏杆值的截图文件名。为了进行测试,europilot可以创建一个可在游戏内部识别的虚拟游戏杆驱动程序,该驱动程序可用于以编程方式控制卡车。使用此游戏杆,您可以创建一个实时推理网络,将网络屏幕作为输入,并输出相关的游戏杆命令,如转向。


GitHub地址:

https://github.com/marsauto/europilot


4. comma.ai/openpilot


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这是“神奇小子”George Hotz 创办的自动驾驶初创公司 Comma.ai 分享的一款开源驾驶代理openpilot。目前它可以为Hondas,Acuras和Toyotas等车型提供自适应巡航控制(ACC)和车道保持辅助系统(LKAS)的功能。他还提供了一份硬件组装指南,指导极客用户自己动手打造一个即插即用的辅助驾驶套件。



5. Voyage

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我们之前介绍过,Voyage已经开始分享其为自己的L4自动驾驶出租车开发的安全要求,测试场景,指标,工具和代码,其被称为开放式自主安全(OAS)的初始版本,将采用GitHub存储库来公布文档和代码。第一版包括情景测试,功能安全,自主评估和测试工具包。下半年,OAS还将发布驾驶员培训材料,其他场景和故障注入代码及测试内容。


GitHub地址:

https://github.com/voyage/open-autonomous-safety