文件名称：l5kit:L5Kit-level5.lyft.com
文件大小：14.98MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 06:09:29
lyft Python
自动驾驶的ML预测，计划和仿真 该存储库和相关的数据集构成了一个框架，用于开发基于学习的解决方案，以解决无人驾驶中的预测，计划和模拟问题。对于这些问题的最新解决方案仍然需要大量的手工设计，并且与例如感知系统不同，它并没有从深度学习和大量可用的驾驶数据中受益良多。 该框架的目的是使工程师和研究人员能够使用数据驱动的方法，使用现实世界中的驱动数据来进行计划和仿真问题的试验，并为最先进的解决方案做出贡献。 该软件由Lyft 5级自动驾驶部门开发，。 例子 您可以使用此框架来构建以下系统： 将预测，计划和模拟问题转变为数据问题，并根据实际数据进行培训。 使用神经网络对自动驾驶汽车（AV）堆栈的关键组件进行建模。 使用历史观察来预测汽车在AV周围的未来运动。 规划AV的行为以模仿人类驾驶。 随着数据量的增加，研究这些系统性能的提高。 我们为几个笔记本提供了示例和应用程序。 L5Kit用法 如果您想