# UniAD

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/opendrivelab-uniad
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2025-10-29 | 技术层级：L3, L4

## 核心摘要

OpenDriveLab 在 GitHub 开源的自动驾驶/飞控栈，主要语言 Python。 [CVPR 2023 Best Paper Award] Planning-oriented Autonomous Driving

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L3", "L4"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/OpenDriveLab/UniAD"}] |
| `updated` | 2025-10-29 |
| `repo` | https://github.com/OpenDriveLab/UniAD |
| `language` | ["python"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支（适配PyTorch 2.x、MMDetection3D 1.x版本）", "tested_env": "Ubuntu 20.04/22.04 LTS / Python 3.8-3.10 / CUDA 11.3-11.7 / PyTorch 1.12.x-2.0.x", "notes": "克隆仓库后参照官方文档安装MMDetection3D等依赖，通过tools/train.py、tools/test.py完成模型训练与推理验证"}] |
| `incompatible_envs` | ["Windows原生环境无官方适配，建议使用WSL2或虚拟机部署", "CUDA 12.x及以上版本与部分依赖库存在兼容性问题，暂不推荐使用"] |
| `repo_stats` | {"stars": 4782, "forks": 555, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | autonomy_stack |
| `overview_sources` | ["https://github.com/OpenDriveLab/UniAD"] |

## 技术详解与生态说明

UniAD是OpenDriveLab开源的L3/L4级自动驾驶自主栈工具，属全栈自动驾驶算法框架，核心开发语言为Python，为CVPR 2023最佳论文成果，围绕“规划导向的自动驾驶”设计核心逻辑，整合感知、预测、规划全链路功能模块，可实现端到端的自动驾驶决策推理。

该框架适配通用自动驾驶技术栈层级，覆盖环境感知、行为预测、路径规划全流程开发需求，无绑定特定硬件机型，开发者可直接通过GitHub仓库获取源码，基于Python环境完成依赖配置，可结合自有数据集或公开自动驾驶数据集开展功能调试、算法迭代与落地验证。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub OpenDriveLab/UniAD](https://github.com/OpenDriveLab/UniAD)