FM-AD-Survey

一仓库看尽基础模型如何驱动自动驾驶场景生成与分析

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 19 🐛 待处理 1 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 248
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源论文列表,无收费,免费获取。

项目预览

FM-AD-Survey 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队TUM-AVS
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源论文列表,无收费,免费获取。
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Python
技术栈/模型autonomous-driving,diffusion-models,foundation-models,large-language-models,llms,mllms,multimodal-large-language-models,scenario-analysis,scenario-generation,survey,vision-language-model,vlms,world-models
GitHub 星标★ 248
上线时间2025-05-02 00:00:00
代码更新2026-10-06
仓库体积25.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

FM-AD-Survey 是一个持续更新的综述论文仓库,专注于大型基础模型(Foundation Models)在自动驾驶场景生成与分析中的应用。它系统收集和整理了该领域的前沿研究论文,覆盖场景生成、场景分析、多模态感知、决策规划等核心方向。项目旨在为自动驾驶研究者提供一份结构化的文献地图,帮助快速了解基础模型如何赋能自动驾驶的场景理解与仿真测试,解决传统方法在场景多样性、泛化性和长尾问题上的不足。仓库按主题分类,并标注论文状态,便于检索和跟踪最新进展。

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 ★ 248

核心亮点

  • 主题聚焦且分类清晰,按场景生成、分析等方向整理,便于快速定位相关研究
  • 持续更新机制,承诺跟踪最新论文,适合作为领域动态监控入口
  • 基于综述论文形式,提供高密度信息,节省研究者文献调研时间

不足之处

  • 仅收录论文列表,无代码或实验复现,实用性受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自动驾驶研究者快速调研基础模型在场景生成方向的研究现状
  • 学生或工程师入门自动驾驶AI,需要系统化文献导航
  • 技术选型时对比不同基础模型在场景分析任务上的应用潜力

替代项目

Awesome-Autonomous-Driving、Awesome-LLM-Autonomous-Driving、Driving-with-LLMs

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