Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 906 |
| 2026-07-25 | 906 |
| 2026-07-28 | 906 |
| 2026-07-30 | 906 |
| 2026-08-06 | 906 |
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# Awesome Autonomous Vehicles:
[](https://github.com/sindresorhus/awesome)
精选无人驾驶资源列表，修改自[takeitallsource/awesome-autonomous-vehicles](https://github.com/takeitallsource/awesome-autonomous-vehicles) :fire:.
> 除此之外，将继续跟随最新资源
## 贡献
希望大家自由给列表进行pull request~~
## Table of Contents
* [基础](#基础)
* [课程](#课程)
* [研究实验室](#研究实验室)
* [数据集](#数据集)
* [期刊](#期刊)
* [SOTA代码](#SOTA代码)
* [软件](#软件)
* [硬件](#硬件)
* [小游戏](#小游戏)
* [公司](#公司)
* [媒体](#媒体)
* [法规](#法规)
## 基础
### 人工智能|Artificial Intelligence
* [GitHub: Awesome Machine Learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning) :star:38.8K - `机器学习`框架、库和软件的`精选列表`。 由Joseph Misiti.Joseph Misiti维护
* [GitHub: Deep Learning Papers Reading Roadmap](https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap) :star:22.2K - `深度学习论文阅读路线图`从大纲到细节构建，从最新到最先进，从通用到特定领域，重点关注从深度学习开始的SOTA技术。 由Flood Sung维护。
* [Web: Open Source Deep Learning Curriculum](http://www.deeplearningweekly.com/pages/open_source_deep_learning_curriculum) - `深度学习课程`旨在成为每个有兴趣认真学习该领域的人的起点。
### 机器人学|Robotics
* [GitHub: Awesome Robotics](https://github.com/Kiloreux/awesome-robotics) :star:1.19K - 由kiloreux维护的机器人技术的各种书籍，课程和其他资源的列表。
### 计算机视觉|Computer Vision
* [Awesome Computer Vision](https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision) :star: 9.7K (4年前更新)- 计算机视觉资源精选清单
* [Awesome Deep Vision](https://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision) :star:7.9K(2年前更新) - 计算机视觉深度学习资源的精选清单
## 课程
* [[优达学城] Self-Driving Car Nanodegree Program](https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013) - 教学自动驾驶团队使用的技能和技巧。 可以在[这里](https://medium.com/self-driving-cars/term-1-in-depth-on-udacitys-self-driving-car-curriculum-ffcf46af0c08#.bfgw9uxd9)找到课程大纲 .
* [[多伦多大学] CSC2541 Visual Perception for Autonomous Driving](http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC2541/CSC2541_Winter16.html) - 自动驾驶视觉感知研究生课程。 本课程简要介绍了定位，自我运动估计，自由空间估计，视觉识别（分类，检测，分割）等主题。
* [[INRIA] Mobile Robots and Autonomous Vehicles](https://www.fun-mooc.fr/courses/inria/41005S02/session02/about?utm_source=mooc-list) - 介绍了对移动机器人和自动驾驶汽车进行编程所需的关键概念。 该课程提供了算法工具，并针对其上周的主题（行为建模和学习），它还将提供Python中的实际示例和编程练习。
* [[格拉斯哥大学] ENG5017 Autonomous Vehicle Guidance Systems](http://www.gla.ac.uk/coursecatalogue/course/?code=ENG5017) - 介绍自动驾驶仪指导和协调背后的概念，使学生能够设计和实施规划、优化和反应的车辆的指导策略。
* [[David Silver - 优达学城] How to Land An Autonomous Vehicle Job: Coursework](https://medium.com/self-driving-cars/how-to-land-an-autonomous-vehicle-job-coursework-e7acc2bfe740#.j5b2kwbso) - 来自Udacity的David Silver回顾了他在软件工程背景下从事自动驾驶汽车工作的课程。
* [[斯坦福] - CS221 Artificial Intelligence: Principles and Techniques](http://stanford.edu/~cpiech/cs221/index.html) - 包含一个简单的自动驾驶项目以及模拟器。
* [[MIT] 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars](http://selfdrivingcars.mit.edu/) - 通过构建自动驾驶汽车的应用主题介绍深度学习的实践。
* [[MIT] 2.166 Duckietown](http://duckietown.mit.edu/index.html) - 关于研究生水平的自动化科学课程。 这是一个实践性的，以项目为中心的课程，侧重于自动驾驶车辆和高级自动化。 问题：**为Duckietown（小鸭城）设计自动机器人出租车系统。**
## 研究实验室
### 高校
#### 国外高校（不分先后）
##### 美国
* 斯坦福大学|Stanford University
* [Center for Automotive Research at Stanford](https://cars.stanford.edu/) - 目前的研究领域侧重于以人为中心的流动性主题，例如了解人们如何与日益自动化的车辆互动，车辆自动化从政策到伦理到法律的社会影响，传感，决策和控制方面的技术进步。
* [SAIL-TOYOTA Center for AI Research at Stanford](http://aicenter.stanford.edu/research/) - 该中心的主题是**以人为本的人工智能，用于未来的智能车辆及其他。**
* [ASL:Autonomous System lab](http://asl.stanford.edu/) - 设计和控制的方法，特别强调大型机器人网络和自主航空航天器。 该实验室结合了控制理论、机器人技术、优化和运筹学方面的专业知识，为在不确定、快速变化和潜在对抗环境中运行的网络化自治系统开发理论基础。
* [SISL:Stanford Intelligent System Laboratory](http://web.stanford.edu/group/sisl/cgi-bin/wordpress/) - 斯坦福人工智能实验室 主要关注于稳健决策系统的先进算法和分析方法。在无人驾驶的最新研究在[这里](http://web.stanford.edu/group/sisl/cgi-bin/wordpress/research/),
侧重于建模、感知和规划。
* 卡内基梅陇大学|Carnegie Mellon University
* [CMU The Robotic Institute](https://www.ri.cmu.edu/) - - 从事计算机视觉，自主导航，虚拟现实，智能操纵，空间机器人和相关领域的工作。
* [The Carnegie Mellon University Navigation LaboratorExcerpt of 28,245 characters
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DeepTecher · 某厂
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