CARLA
概述
CARLA（Car Learning to Act）是一个开源的自动驾驶仿真平台，旨在为自动驾驶系统的开发、训练和验证提供高保真度的模拟环境。由英特尔实验室、丰田研究院和巴塞罗那计算机视觉中心联合开发，CARLA 支持多种传感器配置和环境条件的灵活配置。 :contentReference[oaicite:0]{index=0}
核心特性
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高保真度环境：基于虚幻引擎（Unreal Engine）构建，提供逼真的城市环境，包括道路、建筑、行人和交通信号等。 :contentReference[oaicite:1]{index=1}
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多传感器支持：支持摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达、IMU 等多种传感器的模拟，满足自动驾驶系统对感知模块的需求。
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灵活的交通模拟：内置交通管理器（Traffic Manager），可模拟复杂的交通场景，包括不同的交通规则和行为模式。
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开放的 API：提供 Python 和 C++ 接口，方便开发者进行算法开发、测试和验证。
应用场景
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自动驾驶算法开发：为感知、规划、控制等算法的开发和验证提供安全、可控的测试环境。
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传感器融合研究：模拟不同传感器的数据，支持传感器融合算法的研究和优化。
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交通行为分析：通过模拟复杂的交通场景，研究和评估自动驾驶系统在各种情况下的表现。