carla: 自動運転システムのトレーニングと検証のためのオープンソースの都市走行シミュレータ

何を解決するか

CARLAは、自動運転研究のための高忠実度なオープンソースのシミュレーション環境を提供します。開発者が安全なデジタル都市環境で自動運転システムをトレーニング、検証、およびテストすることを可能にすることで、高価でリスクの高い実世界でのテストの必要性を排除します。

仕組み

Unreal Engine上に構築されたCARLAは、都市のレイアウト、建物、および車両をシミュレートします。研究者は、現実世界の走行を模倣するために、柔軟なセンサーセットと環境条件を指定できます。このプラットフォームは、シミュレーションを制御するためのPython APIを提供し、シナリオ実行、ROS接続、およびベンチマークのためのツールエコシステムと統合されます。

対象者

自動運転スタックに取り組む研究者や開発者、特に車両の制御と認識のためのAIモデルのトレーニングと検証に焦点を当てている人々向けに設計されています。

ハイライト

• 都市のレイアウトや車両などの無料のデジタルアセットを備えた、オープンソースのコードとプロトコル。
• 柔軟なセンサー構成と環境条件のサポート。
• 検証用のリーダーボードや、ROSおよびAutoWare用のブリッジを含む、幅広いエコシステムとの統合。
• Conditional Imitation LearningやReinforcement Learningを含む、さまざまなAIトレーニング手法のサポート。