Open Source Software

Am Institut für Fahrzeugtechnik entwickeln wir in verschiedenen Bereichen Software und Algorithmen, die wir der Öffentlichkeit zugänglich machen.

Hierfür haben wir einen eigenen Github Account erstellt, unter welchem alle Projekte, Software und Algorithmen des FTMs abgelegt werden: TUM FTM Github

Wir freuen uns auf Ihr Feedback zu unserer Open Source Software. Wir würden uns freuen, wenn Sie den GitHub Issue Tracker nutzen, um Ihre Ideen zur Verbesserung des Codes mitzuteilen.

Open Source Software for Autonomous Racing

Die folgende Tabelle zeigt unsere Open-Source Beiträge in den verschiedenen Bereichen des autonomen Motorsports. Unser aktueller Software-Stack wird demnächst hier bereitgestellt.

Module	Link	Responsible
Perception	https://github.com/TUMFTM/CameraRadarFusionNet (2019)	TUM FTM
Tracking	https://github.com/TUMFTM/FusionTracking (2022)	TUM FTM
Prediction	https://github.com/TUMFTM/MixNet (2022)	TUM FTM
Local Planning	https://github.com/TUMFTM/GraphBasedLocalTrajectoryPlanner (2019) https://github.com/TUMFTM/TrajectorySupervisor (2021) https://github.com/TUMRT/sampling_based_3D_local_planning (2024)	TUM AVS TUM Lehrstuhl für Regelungstechnik
Raceline Planning	https://github.com/TUMFTM/global_racetrajectory_optimization (2021) https://github.com/TUMRT/online_3D_racing_line_planning (2023)	TUM AVS TUM Lehrstuhl für Regelungstechnik
Control	https://github.com/TUMFTM/mod_vehicle_dynamics_control (2022)	TUM Lehrstuhl für Regelungstechnik TUM FTM
Localization	https://github.com/TUMFTM/ORB_SLAM3_RGBL (2023) https://github.com/TUMFTM/orbslam-map-saving-extension (2020)	TUM FTM
Simulation	https://github.com/TUMFTM/race-simulation (2021) https://github.com/TUMFTM/laptime-simulation (2021) https://github.com/TUMFTM/Sim2RealDistributionAlignedDataset (2023) https://github.com/TUMFTM/sim_vehicle_dynamics (2022)	TUM FTM