vision_pilot

开箱即用的端到端 L2 辅助驾驶栈，让自动驾驶开发更自由。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 196 🐛 待处理 19 👀 关注 22

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GitHub 星标 ★ 927

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费完全免费的开源项目，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队autowarefoundation

官网地址https://autoware.org

GitHubhttps://github.com/autowarefoundation/vision_pilot

定价模式🏷️完全免费

价格说明完全免费的开源项目，可自行部署使用，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C++

技术栈/模型adas,advanced-driver-assistance-systems,artificial-intelligence,autonomous-driving,autopilot,autoware,computer-vision,deep-learning,deep-neural-networks,end-to-end-machine-learning,foundation-models,open-source,robotics,self-driving-car

GitHub 星标★ 927

上线时间2024-09-24 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积494.7 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

vision_pilot 是一个免费且完全开源的 L2 级高级驾驶辅助系统（ADAS）软件栈，采用端到端人工智能技术驱动。它旨在为开发者、研究人员和汽车爱好者提供一个可自由定制和部署的自动驾驶基础框架，解决商业 ADAS 方案闭源、昂贵且难以二次开发的问题。其核心能力包括基于视觉的感知、决策与车辆控制，通过深度学习模型直接从摄像头输入生成驾驶指令，简化了传统模块化 ADAS 的复杂流水线。项目使用 C++ 实现，强调实时性与性能，适合在嵌入式平台或模拟环境中运行。目前处于早期阶段，但已具备基本的端到端驾驶演示能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 927

技术标签

artificial-intelligence autonomous-driving computer-vision deep-learning deep-neural-networks

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级约 60 分钟部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

Ubuntu 20.04/22.04
NVIDIA GPU + CUDA
可选 ROS2 Humble

安装与启动步骤

1克隆仓库

这是 Autoware 生态里的视觉感知实现，提供 CPU/GPU 与 ROS2 三种构建路径。
```
git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware_vision_pilot.git
cd autoware_vision_pilot
```
2纯 CPU 先跑通

先在 CPU 模式验证数据管线与可视化，确认没问题再切 GPU。
```
./build.sh --cpu
./run.sh --cpu
```
3切 GPU + ROS2

有 NVIDIA 卡时用 GPU 构建，需要 ROS2 环境配合，方便接自动驾驶栈。
```
./build.sh --gpu --ros2
./run.sh --gpu --ros2
```
4挂载自有数据

run.sh 的 --data 参数把宿主机目录映射进容器，把自己的视频或 rosbag 放进去。
```
./run.sh --gpu --data <HOST_DIR>:<CONTAINER_DIR>
```