CARLA 模拟器

Open-source simulator for autonomous driving research.

CARLA 是一款面向自动驾驶研究领域的开源仿真模拟器，由社区从零开始构建，旨在为自动驾驶系统的开发、训练和验证提供完整支持。该项目不仅开放了核心代码和通信协议，还免费提供了专门设计的数字资产，包括城市布局、建筑、车辆等，让研究人员能够直接使用高保真的虚拟环境进行实验。

**开源与免费**：代码和数字资产均开源，可自由使用。

**高度逼真的环境**：基于 Unreal Engine 5.5 构建，提供高质量的视觉和物理仿真。

**灵活的传感器配置**：支持自定义传感器套件，包括摄像头、激光雷达、雷达等。

**丰富的数字资产**：提供城市布局、建筑物、车辆等多种开放数字资产。

**强大的生态系统**：包含自动驾驶排行榜、场景运行器、ROS 桥接、基准测试等多个相关仓库。

**支持多种操作系统**：可在 Ubuntu 22.04/24.04 和 Windows 11 上构建和运行。

⚪ 记忆与知识检索: 1/5

🔵 逻辑推演: 3/5

⚪ 表达与交流: 1/5

⚪ 感知与观察: 1/5

🔵 数理与计算: 4/5

🔵 动手与操作: 4/5

🔵 狂热与坚持: 4/5

🔵 创造与创新: 3/5

watch

🔧 **动手能力**：需要能够搭建和配置高性能计算机，安装操作系统和依赖软件，处理编译和构建过程中的问题。 💻 **编程能力**：需要掌握 Python 和 C++ 编程，熟悉 CMake 构建系统，能够使用 Git 进行版本控制。 ⚡ **电子电路**：不需要。

**自动驾驶算法研究**：在逼真的仿真环境中开发和测试感知、规划、控制算法。

**传感器融合与仿真**：配置和测试多种传感器（摄像头、激光雷达、雷达等）的融合算法。

**端到端驾驶模型训练**：使用强化学习或模仿学习训练端到端驾驶模型。

**自动驾驶系统集成与验证**：集成完整的自动驾驶软件栈（如 Autoware、ROS）并进行系统级验证。

**学术研究与论文复现**：作为自动驾驶领域的标准仿真平台，用于复现和比较不同研究方法的性能。