[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-huawei-noah--SMARTS":3,"tool-huawei-noah--SMARTS":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":114,"forks":115,"last_commit_at":116,"license":117,"difficulty_score":118,"env_os":119,"env_gpu":120,"env_ram":120,"env_deps":121,"category_tags":133,"github_topics":134,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":139,"updated_at":140,"faqs":141,"releases":170},5814,"huawei-noah\u002FSMARTS","SMARTS","Scalable Multi-Agent RL Training School for Autonomous Driving","SMARTS 是一个专为自动驾驶研究打造的可扩展多智能体强化学习仿真平台，由华为诺亚方舟实验室开发。它主要解决了自动驾驶算法在真实世界中难以低成本、安全地获取多样化交通交互数据的难题。通过构建高度逼真且充满不确定性的虚拟交通环境，SMARTS 让多个智能体（如车辆）能够在复杂的动态场景中进行大规模训练与测试，从而显著提升算法应对突发状况的能力。\n\n这款工具特别适合人工智能研究人员、自动驾驶算法工程师以及高校学者使用。如果你正在探索多智能体协作、博弈策略或端到端驾驶模型，SMARTS 能提供丰富的场景库和灵活的接口支持。其核心技术亮点在于“可扩展性”与“交互多样性”：它不仅支持从单车智能到复杂车流的全尺度模拟，还能生成大量非玩家角色（NPC）来模拟真实人类驾驶员的行为特征，甚至允许用户自定义交通流规则。作为 XingTian 强化学习平台套件的重要组成部分，SMARTS 已开源并拥有完善的文档与示例，帮助开发者快速上手，加速从理论验证到实际部署的研发进程。","# SMARTS\n[![SMARTS CI Base Tests Linux](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-base-tests-linux.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-base-tests-linux.yml?query=branch%3Amaster) \n[![SMARTS CI Format](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-format.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-format.yml?query=branch%3Amaster)\n[![Documentation Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhuawei-noah_SMARTS_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\n![Code style](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode%20style-black-000000.svg) \n[![Pyversion](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fsmarts.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts)\n[![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n\nSMARTS (Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Training School) is a simulation platform for multi-agent reinforcement learning (RL) and research on autonomous driving. Its focus is on realistic and diverse interactions. It is part of the [XingTian](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002Fxingtian\u002F) suite of RL platforms from Huawei Noah's Ark Lab.\n\nCheck out the paper at [SMARTS: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Training School for Autonomous Driving](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776).\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhuawei-noah_SMARTS_readme_d2c6d9da180a.gif)\n\n# Documentation\n1. Read the docs :notebook_with_decorative_cover: at [smarts.readthedocs.io](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002F) :fire:\n1. [Base examples](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fexamples\u002Fbase_examples.html)\n1. [RL models](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fexamples\u002Frl_model.html)\n\n# Issues, Bugs, Feature Requests \n1. First, read how to communicate issues, report bugs, and request features [here](.\u002Fdocs\u002Fresources\u002Fcontributing.rst#communication).\n1. Next, raise them using appropriate tags at [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues).\n\n# Cite this work\nIf you use SMARTS in your research, please cite the [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776). In BibTeX format:\n\n```bibtex\n@misc{SMARTS,\n    title={SMARTS: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Training School for Autonomous Driving},\n    author={Ming Zhou and Jun Luo and Julian Villella and Yaodong Yang and David Rusu and Jiayu Miao and Weinan Zhang and Montgomery Alban and Iman Fadakar and Zheng Chen and Aurora Chongxi Huang and Ying Wen and Kimia Hassanzadeh and Daniel Graves and Dong Chen and Zhengbang Zhu and Nhat Nguyen and Mohamed Elsayed and Kun Shao and Sanjeevan Ahilan and Baokuan Zhang and Jiannan Wu and Zhengang Fu and Kasra Rezaee and Peyman Yadmellat and Mohsen Rohani and Nicolas Perez Nieves and Yihan Ni and Seyedershad Banijamali and Alexander Cowen Rivers and Zheng Tian and Daniel Palenicek and Haitham bou Ammar and Hongbo Zhang and Wulong Liu and Jianye Hao and Jun Wang},\n    url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776},\n    primaryClass={cs.MA},\n    booktitle={Proceedings of the 4th Conference on Robot Learning (CoRL)},\n    year={2020},\n    month={11}\n}\n```\n","# SMARTS\n[![SMARTS CI 基础测试 Linux](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-base-tests-linux.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-base-tests-linux.yml?query=branch%3Amaster) \n[![SMARTS CI 代码格式化](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-format.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fci-format.yml?query=branch%3Amaster)\n[![文档状态](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhuawei-noah_SMARTS_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\n![代码风格](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode%20style-black-000000.svg) \n[![Python 版本兼容性](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fsmarts.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts)\n[![PyPI 版本](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fsmarts)\n[![许可证：MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n\nSMARTS（可扩展多智能体强化学习训练平台）是一个用于多智能体强化学习（RL）和自动驾驶研究的仿真平台。其核心在于模拟真实且多样化的交互场景。它是华为诺亚方舟实验室 [XingTian](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002Fxingtian\u002F) 强化学习平台套件的一部分。\n\n更多详情请参阅论文：[SMARTS: 面向自动驾驶的可扩展多智能体强化学习训练平台](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776)。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhuawei-noah_SMARTS_readme_d2c6d9da180a.gif)\n\n# 文档\n1. 在 [smarts.readthedocs.io](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002F) 阅读文档 :notebook_with_decorative_cover: :fire:\n1. [基础示例](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fexamples\u002Fbase_examples.html)\n1. [强化学习模型](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fexamples\u002Frl_model.html)\n\n# 问题、Bug 和功能请求\n1. 首先，请阅读如何沟通问题、报告 Bug 和请求功能 [这里](.\u002Fdocs\u002Fresources\u002Fcontributing.rst#communication)。\n1. 然后，请在 [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues) 上使用合适的标签提交。\n\n# 引用本工作\n如果您在研究中使用了 SMARTS，请引用该论文：[论文链接](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776)。BibTeX 格式如下：\n\n```bibtex\n@misc{SMARTS,\n    title={SMARTS: 面向自动驾驶的可扩展多智能体强化学习训练平台},\n    author={Ming Zhou and Jun Luo and Julian Villella and Yaodong Yang and David Rusu and Jiayu Miao and Weinan Zhang and Montgomery Alban and Iman Fadakar and Zheng Chen and Aurora Chongxi Huang and Ying Wen and Kimia Hassanzadeh and Daniel Graves and Dong Chen and Zhengbang Zhu and Nhat Nguyen and Mohamed Elsayed and Kun Shao and Sanjeevan Ahilan and Baokuan Zhang and Jiannan Wu and Zhengang Fu and Kasra Rezaee and Peyman Yadmellat and Mohsen Rohani and Nicolas Perez Nieves and Yihan Ni and Seyedershad Banijamali and Alexander Cowen Rivers and Zheng Tian and Daniel Palenicek and Haitham bou Ammar and Hongbo Zhang and Wulong Liu and Jianye Hao and Jun Wang},\n    url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2010.09776},\n    primaryClass={cs.MA},\n    booktitle={第四届机器人学习大会（CoRL）论文集},\n    year={2020},\n    month={11}\n}\n```","# SMARTS 快速上手指南\n\nSMARTS (Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Training School) 是由华为诺亚方舟实验室开发的自动驾驶多智能体强化学习仿真平台，专注于提供真实且多样化的交互场景。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 18.04 或更高版本)。虽然支持其他系统，但 Linux 是主要开发和测试环境。\n*   **Python 版本**: Python 3.7 - 3.9。\n*   **依赖管理**: 建议使用 `venv` 或 `conda` 创建独立的虚拟环境。\n*   **图形界面**: 如果需要可视化演示（Envision），需要支持 OpenGL 的环境。在无头服务器（Headless server）上运行时，需配置虚拟显示（如 `xvfb`）。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 PyPI 进行安装。国内开发者可使用清华源或阿里源加速下载。\n\n1.  **创建并激活虚拟环境** (以 conda 为例)：\n    ```bash\n    conda create -n smarts-env python=3.8\n    conda activate smarts-env\n    ```\n\n2.  **安装 SMARTS**：\n    *   **通用安装命令**：\n        ```bash\n        pip install smarts\n        ```\n    *   **使用国内镜像源加速安装** (推荐)：\n        ```bash\n        pip install smarts -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n        ```\n\n3.  **验证安装**：\n    安装完成后，可在终端输入 `smarts --help` 检查命令行工具是否可用。\n\n## 基本使用\n\nSMARTS 提供了丰富的示例脚本。以下是运行一个基础自动驾驶场景的最简示例。\n\n1.  **运行基础示例**：\n    使用内置的 `smarts` 命令行工具启动一个包含随机交通流的仿真场景，并开启可视化界面（Envision）：\n\n    ```bash\n    smarts run --headless False scenarios\u002Fintersections\u002F4lane_t\n    ```\n\n    *   `--headless False`: 开启图形化界面。若在服务器运行请改为 `True`。\n    *   `scenarios\u002Fintersections\u002F4lane_t`: 指定要运行的场景路径（安装后示例场景通常位于包内或通过 `smarts repo` 命令获取）。\n\n2.  **通过 Python 代码调用**：\n    您也可以在 Python 脚本中直接构建环境并进行单步仿真：\n\n    ```python\n    from smarts.env import SmartSEnv\n\n    # 初始化环境\n    env = SmartSEnv(\n        scenarios=[\"scenarios\u002Fintersections\u002F4lane_t\"],\n        agent_specs={}, \n        headless=False,\n        visdom=False,\n        timestep_limit=1000,\n    )\n\n    # 重置环境\n    observations = env.reset()\n\n    # 简单的一步仿真循环\n    for _ in range(10):\n        actions = {agent_id: {\"action\": \"keep_lane\"} for agent_id in observations}\n        observations, rewards, dones, infos = env.step(actions)\n        \n        if all(dones.values()):\n            break\n\n    env.close()\n    ```\n\n> **提示**：更多详细的强化学习模型示例和高级用法，请参阅官方文档 [smarts.readthedocs.io](https:\u002F\u002Fsmarts.readthedocs.io\u002F) 中的 \"Base examples\" 和 \"RL models\" 章节。","某自动驾驶初创公司的算法团队正在研发城市复杂路口的多车协同决策系统，急需验证强化学习模型在动态交通流中的表现。\n\n### 没有 SMARTS 时\n- **场景构建成本极高**：团队需手动编写代码搭建仿真环境，难以还原真实路口中车辆、行人及突发状况的多样化交互，导致训练数据单一。\n- **多智能体协作难实现**：传统仿真器主要支持单车测试，缺乏原生多智能体并发训练机制，无法有效模拟车辆间的博弈与配合。\n- **迭代周期漫长**：每次调整交通密度或规则都需重构底层逻辑，且难以并行扩展大规模车流实验，严重拖慢算法验证进度。\n- **现实迁移风险大**：由于仿真环境与真实物理世界差距过大（Sim-to-Real Gap），模型在实验室表现良好，实车测试时却频繁失效。\n\n### 使用 SMARTS 后\n- **开箱即用的高保真场景**：直接调用 SMARTS 预置的多样化城市地图和交通流模板，轻松生成包含激进驾驶、违规变道等长尾场景的训练环境。\n- **原生支持多智能体博弈**：利用其可扩展的多智能体强化学习架构，同时训练数十辆车进行交互，显著提升了模型在复杂路况下的协同决策能力。\n- **高效规模化训练**：通过简单的配置即可并行启动成百上千个仿真实例，将原本需要数周的算法迭代周期缩短至几天内完成。\n- **平滑过渡到实车部署**：凭借高度逼真的物理引擎和传感器模拟，训练出的策略在真实道路测试中成功率大幅提升，降低了落地风险。\n\nSMARTS 通过提供高保真、可扩展的多智能体仿真底座，让自动驾驶算法团队能以低成本快速攻克复杂交通场景下的决策难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhuawei-noah_SMARTS_d2c6d9da.gif","huawei-noah","HUAWEI Noah's Ark Lab","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fhuawei-noah_2ebfeb12.png","Working with and contributing to the open source community in data mining, artificial intelligence, and related fields.",null,"http:\u002F\u002Fwww.noahlab.com.hk\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah",[80,84,88,92,96,100,103,107,111],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",94.9,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"JavaScript","#f1e05a",3.8,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"GLSL","#5686a5",0.5,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"CMake","#DA3434",0.3,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"Shell","#89e051",0.2,{"name":101,"color":102,"percentage":99},"Makefile","#427819",{"name":104,"color":105,"percentage":106},"Dockerfile","#384d54",0.1,{"name":108,"color":109,"percentage":110},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",0,{"name":112,"color":113,"percentage":110},"HTML","#e34c26",1116,219,"2026-04-03T14:58:04","MIT",4,"Linux","未说明",{"notes":122,"python":123,"dependencies":124},"README 中未直接列出具体的系统资源需求（如 GPU 型号、内存大小），但提供了 CI 测试仅在 Linux 环境下运行的徽章，暗示主要支持 Linux。该项目是自动驾驶多智能体强化学习仿真平台，通常依赖物理引擎（如 PyBullet, SUMO）和深度学习框架，实际运行可能需要 GPU 加速。详细安装步骤和依赖版本需参考官方文档 (smarts.readthedocs.io)。","3.6+",[125,126,127,128,129,130,131,132],"gym","numpy","trimesh","pybullet","sumo","ray","tensorflow","torch",[13],[135,136,137,138],"reinforcement-learning","python","autonomous-driving","simulator","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T17:02:31.906813",[142,147,152,157,161,165],{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},26350,"为什么 Envision 可视化界面中不显示道路地图？","这通常是因为 Envision 服务器无法访问或找到场景使用的底层地图文件。例如，当场景在 Docker 容器内运行而 Envision 服务器在本地计算机运行时，服务器无法访问容器内的地图文件。\n解决方案：确保 Envision 服务器和场景（含地图文件）运行在同一磁盘空间。建议在后台启动 Envision 服务器，并在同一终端中执行脚本：\n```bash\n$ scl envision start &\n$ python3.8 \u003Cscript.py>\n```\n如果是旧版本 (\u003Cv1.0.2)，可能需要通过 `-s` 参数指定场景根目录；新版本则需在代码中配置 preamble 告知 Envision 场景位置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues\u002F1870",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},26351,"运行 'make test' 时出现测试失败（如 short_determinism 或 notebook1），这是严重问题吗？","在 SMARTS v0.4.15 版本中，部分测试（如 short_determinism 和 notebook1）失败是由于依赖项未锁定导致的已知问题，这通常不是严重错误，不影响正常使用。\n维护者表示后续版本将移除运行 `make test` 的指令。如果遇到此类失败，可以尝试运行 `make sanity-test`，该命令包含更核心的稳定性测试且通常能通过。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues\u002F636",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},26352,"运行 ULTRA 实验时遇到 RayOutOfMemoryError（内存溢出）怎么办？","这是一个已知的内存泄漏问题，已在后续更新中修复（见 PR #852，合并于 develop 分支，发布于 v0.4.17+）。\n临时解决方案：\n1. 尝试以无头模式（headless mode）运行训练，设置 `headless=True`，这可以显著减少内存占用并避免溢出。\n2. 确保使用最新版本的代码，其中包含了针对此问题的内存优化修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues\u002F557",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":146},26353,"如何使用纯社会车辆代理（Social Agents）填充地图，而不定义常规交通流或气泡（Bubbles）？","虽然用户希望完全移除常规交通流只保留社会车辆，但目前的架构设计中，社会车辆通常需要通过“气泡”机制从 SUMO 接管控制权。\n关于初始化位置：目前主要支持从地图边界进入。若需直接在地图特定位置以特定速度初始化代理，通常需要借助气泡机制在代理进入气泡瞬间进行状态重置或接管。完全脱离气泡和 SUMO 背景交通的纯社会车辆模拟在当前版本中支持有限，建议通过定义覆盖全图的气泡或调整场景配置来近似实现。",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":146},26354,"社会车辆在模拟中途行为不稳定或意外失去控制权返回 SUMO 的原因是什么？","这种情况通常发生在社会车辆在地图中间（即直接进入气泡）开始模拟时，由于缺乏之前的轨迹历史数据，导致行为模型初始化不完整或不稳定。\n此外，如果车辆在未完全离开气泡区域前就失去了控制逻辑连接，可能会被强制交还给 SUMO 控制。建议确保社会车辆在进入气泡时有合理的初始状态设定，或者尽量让代理从地图边缘自然驶入气泡以建立完整的上下文轨迹。",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":169},26355,"在使用 Ray 运行多实例模拟时，遇到 'connection closed by SUMO' 或 'EOFError' 导致崩溃如何解决？","当使用 Ray 并行运行多个 SMARTS 实例时，可能会因为资源竞争或连接超时导致与 SUMO 的连接中断（EOFError）。\n常见原因包括：\n1. SUMO 进程启动过慢，导致 Zoo Worker 等待超时。\n2. 系统资源（如端口或内存）不足。\n建议检查 SUMO 是否正确安装并在路径中，同时尝试减少并行实例数量（`num_workers`），或增加重试等待时间。确保每个 Ray worker 都有独立的环境变量配置以避免冲突。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fissues\u002F295",[171,176,181,186,191,196,201,206,211,216,221,226,231,236,241,246,251,256,261,266],{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},171590,"v2.0.1","## 变更内容\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2141 中重构了 RL 排队示例\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2143 中修复了环境观测格式缺失的问题\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv2.0.0...v2.0.1","2024-03-28T13:52:53",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},171591,"v2.0.0","## 变更内容\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2087 中更新了 ReadTheDocs 文档\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2086 中更新了 Makefile\n* 修复了 SumoTrafficSimulation 在仿真步骤中可能卡死的情况。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2088 中完成\n* 更新安装文档。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2093 中完成\n* 修复序列化错误。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2100 中完成\n* 修复 Lambda 函数无法序列化的问题。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2102 中完成\n* 防止用户警告配置被覆盖。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2105 中完成\n* 修复 `ros_driver` 中调用 `smarts.__del__` 的潜在原因。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2106 中完成\n* 允许不同交通群体的随机路线有所变化。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2112 中完成\n* 修复 Envision GLTF 元数据层级结构。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2113 中完成\n* 修复示例文档中的失效链接。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2118 中完成\n* 修复车辆配置相关问题。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2117 中完成\n* 文档链接测试。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2121 中完成\n* 移除未使用的 RPC 协议文件。由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2122 中完成\n* 【Bug 修复】解决 PyCharm 调试时将项目模块加载为标准库模块的问题。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2126 中完成\n* 因 Python 开发环境依赖要求，排除 lxml 5.0.0 版本。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2129 中完成\n* 清理 TraCI 和 Pybullet 异常处理代码。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2128 中完成\n* 简化 README 文件。由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2131 中完成\n* 修复与 RLlib 相关的文档和示例。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2132 中完成\n* 修复 `observe_from()` 方法。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2134 中完成\n* 添加车辆配置选项。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2130 中完成\n* 升级 CI 检出版本。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2136 中完成\n* 修复 macOS 平台的 CI 测试。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2135 中完成\n* 提升 SUMO 地图查询性能。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2138 中完成\n* 改进 TraCI 关闭流程。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2140 中完成\n* 【功能新增】相机渲染配置。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2137 中完成\n\n详情请参阅 CHANGELOG.md\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.4.0...v2.0.0","2024-02-05T03:42:43",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},171592,"v1.4.0","## 变更内容\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2081 中修复的内存测试问题\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2083 中进行的性能优化\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2080 中为 Python 3.10 更新 Panda3D\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2079 中更新示例代码\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.3.0...v1.4.0","2023-08-08T14:30:24",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},171593,"v1.3.0","更多详情请参阅 CHANGELOG.md。\n\n## 变更内容\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2068 中为基准智能体在基准场景中添加动图。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2069 中修复 `pybullet` 构建消息。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2067 中将 `ray.rllib` 更新至 2.5 版本。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2071 中替换 `scipy`。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2075 中将 SB3 升级至 v2.0.0，应用于 Drive 和 VehicleFollowing 强化学习示例。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2074 中移除 gym 依赖。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2077 中记录入口策略中缺失的智能体 ID。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2076 中更新基准测试。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.2.0...v1.3.0","2023-07-11T13:43:07",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},171594,"v1.2.0","## 变更内容\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2006 中修复交通历史脚本\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1980 中移除 cached_property 依赖\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2009 中确保路点不为空\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2010 中进一步优化交叉口处的 SUMO 路点\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2003 中提取 `visdom`\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2012 中更新编队示例场景\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2007 中更新基于路径点的追逐智能体\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2014 中修复 `SumoTrafficSimulation` 的路线传递问题\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2013 中管理软件包依赖\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1998 中在 DistToDestination 指标和奖励函数中使用关注对象\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2015 中更新文档，以澄清行人观测信息\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2016 中修复模型预测输出，以便用于基准测试\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2019 中在 Envision 中渲染交通信号灯\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2025 中移除 marl_benchmark\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2026 中移除 intersection-v0\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1965 中为 `sstudio` 添加条件\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2022 中为 Envision 添加兴趣颜色\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2031 中修复文档中的损坏引用\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2027 中移除赛车示例\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2029 中移除帧堆叠环境包装器\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2024 中改进 Argoverse 和 SUMO 的路点\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2034 中用 gymnasium 替代 gym\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2032 中添加文档拼写检查\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2035 中修复任务路点\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2030 中添加车道偏离惩罚\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2020 中实现气泡条件功能\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2038 中添加文档细节修正和引用修复\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2017 中添加示例场景\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F2037 中扩展场景元数据\n* 由 @Adaickalavan 在 h 中引入通用的 DistToDestination 指标","2023-06-15T14:49:07",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},171595,"v1.1.0","更多详细信息请参阅 CHANGELOG.md。\n\n## 变更内容\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1919 中添加了演员存活接口。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1939 中修复了无效的行程演员问题。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1937 中为 Argoverse Road 类实现了 shape 方法。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1941 中修复了 SUMO 场景构建卡死的问题。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1945 中修复了 `tableprint` 在处理字节数组时发生段错误的问题。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1940 中添加了基于 ID 的进入策略。\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1946 中修复了 ReadTheDocs 文档中过时的 URL。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1947 中为 Protocol Buffers 版本添加了上限。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1951 中移除了 waymo_browser 工具。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1953 中在智能体动物园中添加了 chase-via-points-agent-v0。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1948 中引入了 Driving Smarts 2023 环境。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1954 中修复了 ReadTheDocs 文档问题。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1955 中提供了强化学习示例：车队编队。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1960 中缩短了车辆 ID。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1944 中改进了 Argoverse 路口处的航点设置。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1962 中修复了 Bubble CI 测试问题。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1961 中更新了文档，说明多个智能体可以在不同时间生成。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1970 中修复了 CI 构建问题。\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1958 中改进了 SUMO 路口处的航点设置。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1687 中实现了并行观测。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1972 中放宽了 ChaseViaPoints 智能体的路径变更限制。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1952 中改进了指标体系。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1968 中新增了舒适度指标。\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1971 中新增了车辆间距指标。\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1975 中修复了导致累积流量的内存泄漏问题。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1978 中修复了缺失的初始化问题。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1957 中确保演员车辆名称与配置一致。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1979 中升级了 PyBullet 版本。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1921 中提取了 Panda3D 渲染器。\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgi","2023-04-28T21:11:55",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},171596,"v1.0.10","## 变更内容\n* 修复赛车示例。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1914 中完成\n* 更新赛车需求。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1915 中完成\n* 添加用于疏通交通的不耐烦行为。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1913 中完成\n* 添加关注车辆的着色功能。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1909 中完成\n* 修复车道点需求。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1910 中完成\n* 添加 `remove_provider` 方法。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1917 中完成\n* 改进 Argoverse 道路分组。由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1923 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.9...v1.0.10","2023-04-02T22:22:22",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},171597,"v1.0.11","## 变更内容\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1929 中更新了 `scenarios_order` 参数的默认值类型\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1930 中修复了 Argoverse 边缘分隔符问题\n* 由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1924 中修复了 SUMO 路口中的路径点问题\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1931 中为文档模拟导入 av2 模块\n* 由 @qianyi-sun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1916 中移除 `init=false`，以启用 `Trip` 中的 `actor`\n* 由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1934 中修复了航向源属性问题\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1935 中升级了 zoo 智能体\n* 由 @Adaickalavan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1936 中简化了场景路径设置\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.10...v1.0.11","2023-04-02T22:23:35",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},171598,"v1.0.9","## 变更内容\n* 修复健全性测试。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1907 中完成\n* 添加对 Argoverse 2 运动预测数据集的支持。由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1893 中完成\n* 移除对 waymo_open_dataset 的依赖。由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1905 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.8...v1.0.9","2023-03-20T14:01:02",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},171599,"v1.0.8","请参阅 CHANGLOG.md。\n\n## 变更内容\n* 为转换后的航点添加车道 ID。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1900 中完成。\n* 修复 SMARTS 忽略社交智能体开始时间的问题。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1899 中完成。\n* 修复 hiway-v1 的 `metadata[\"render_modes\"]`。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1901 中完成。\n* 修复引擎配置中的布尔值类型转换问题。由 @Gamenot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1903 中完成。\n* 将最低 Python 版本升级至 3.8。由 @saulfield 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1904 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.7...v1.0.8","2023-03-10T22:04:16",{"id":222,"version":223,"summary_zh":224,"released_at":225},171600,"v1.0.7","See CHANGELOG.md\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Change develop branch to master branch in CI by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1883\r\n* Add missing formatted obs vehicle ids by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1885\r\n* Fix sstudio trip generation. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1887\r\n* [Fix] Provider removes social agents at inappropriate time by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1886\r\n* Remove unique id suffix from agent vehicle name by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1888\r\n* Pad AABB to detect axis aligned collision by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1889\r\n* Update Driving Smarts 2022 docs by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1890\r\n* Upgrade bubble tests by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1878\r\n* Fix agent manager de-synchronization by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1894\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.6...v1.0.7","2023-03-05T00:29:40",{"id":227,"version":228,"summary_zh":229,"released_at":230},171601,"v1.0.6","See CHANGELOG.md\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Fix agent-mission combination by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1868\r\n* Add 'steps_completed' to observation formatter. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1877\r\n* Make Via a frozen dataclass. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1882\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.5...v1.0.6","2023-02-26T22:10:11",{"id":232,"version":233,"summary_zh":234,"released_at":235},171602,"v1.0.5","See CHANGELOG.md.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Add NeurIPS 2022 Control and Supervised Learning agent to agent zoo by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1858\r\n* Add NeurIPS 2022 Discrete Soft Actor Critic agent to agent zoo by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1860\r\n* Add License Badge by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1861\r\n* Add reset options to \"hiway-v1\". by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1862\r\n* Fix default timestep by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1871\r\n* Make heading relative in RelativeTargetPose by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1872\r\n* [Bugfix] Envision 0 length lane crash by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1876\r\n* Add `agent_ids`  as a provider interface. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1875\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.4...v1.0.5","2023-02-19T19:54:08",{"id":237,"version":238,"summary_zh":239,"released_at":240},171603,"v1.0.4","## What's Changed\r\n* Added an entry for ActuatorDynamic to the FormatAction wrapper by @ajlangley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1836\r\n* Look for exact error with non-existant road\u002Flane. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1830\r\n* Fix misc. issues. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1834\r\n* bugfixes for running examples with scenarios by @qianyi-sun in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1825\r\n* Add the map source to the hiway-v1 reset by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1829\r\n* Fixed an error on closing envision when envision is connected. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1843\r\n* Update ReadTheDocs by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1844\r\n* Fix score computation by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1848\r\n* Run benchmark directly using agent locator by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1846\r\n* Add ngsim documentation by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1845\r\n* Engine configuration utility by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1828\r\n* Add NeurIPS2022 competition agent to agent zoo by @Adaickalavan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1838\r\n* Bump version to 1.0.4 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1857\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @ajlangley made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1836\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.3...v1.0.4","2023-02-10T22:54:03",{"id":242,"version":243,"summary_zh":244,"released_at":245},171604,"v1.0.3","See CHANGELOG.md\r\n\r\n## What's Changed\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.2...v1.0.3","2023-02-05T05:53:25",{"id":247,"version":248,"summary_zh":249,"released_at":250},171605,"v1.0.2","See CHANGELOG.md.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Release version 1.0.2 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1819\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.1...v1.0.2","2023-01-28T03:54:09",{"id":252,"version":253,"summary_zh":254,"released_at":255},171606,"v1.0.1","See CHANGELOG.md.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Documentation fixes. by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1800\r\n* Bump version to 1.0.1 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1803\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.0.1","2023-01-28T03:53:27",{"id":257,"version":258,"summary_zh":259,"released_at":260},171607,"v1.0.0","See CHANGELOG.md\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Intermediary release candidate 0.7.0rc0 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1691\r\n* Release 1 0 0 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1799\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv0.6.1...v1.0.0","2023-01-28T03:52:04",{"id":262,"version":263,"summary_zh":264,"released_at":265},171608,"v0.6.0","## What's Changed\r\nSee CHANGELOG.md.\r\n\r\n* Release 0 6 0 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1357\r\n\r\n**Full Changeset**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv0.5.1...v0.6.0","2022-03-29T14:16:43",{"id":267,"version":268,"summary_zh":269,"released_at":270},171609,"v0.5.1","## What's Changed\r\nSee CHANGELOG.md\r\n\r\n* Release 0 5 1 by @Gamenot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fpull\u002F1255\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuawei-noah\u002FSMARTS\u002Fcompare\u002Fv0.5.0...v0.5.1","2022-02-02T17:45:50"]