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。

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。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 901
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队autowarefoundation
所属国家
定价模式free
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
是否开源
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★ 901
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-24 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 完全开源免费,无商业授权限制,适合学术研究与个人学习
  • 端到端 AI 架构,简化传统感知-规划-控制流程,易于理解和修改
  • 基于 C++ 实现,性能高效,适合部署到资源受限的嵌入式设备

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善,上手门槛较高
  • 仅支持 L2 级别,功能覆盖有限,缺乏复杂场景的验证

适用场景

  • 高校或研究机构进行端到端自动驾驶算法的教学与实验
  • 开发者基于此栈快速搭建 ADAS 原型,验证新模型或控制策略
  • 汽车爱好者用于个人改装车或模拟器中的辅助驾驶功能开发

替代项目

Autoware、Apollo、OpenPilot

项目介绍

vision_pilot 是行业应用领域的开源项目,由 autowarefoundation 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(901)位列前 30%,在行业应用分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费的开源项目,可自行部署使用,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:高校或研究机构进行端到端自动驾驶算法的教学与实验。同类可对比的替代方案包括 Autoware、Apollo、OpenPilot。

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