ucla-mobility/OpenCDA

해결하는 문제

OpenCDA는 협동 주행 자동화(CDA)를 개발하고 평가하기 위한 오픈소스 연구 및 엔지니어링 프레임워크의 필요성을 해결합니다. 단일 차량에 집중하는 것이 아니라, 플라토닝이나 공동 인식과 같은 방식으로 여러 연결된 자율주행차(CAV)가 어떻게 협력할 수 있는지 테스트할 수 있는 표준화된 환경을 제공합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 Python으로 작성된 풀스택 시뮬레이션 플랫폼입니다. 주로 두 가지 시뮬레이션 도구를 통합합니다: CARLA(고정밀 차량 역학 및 환경)와 SUMO(교통 시뮬레이션). OpenCDA는 이러한 도구 위에 협동 주행 시스템을 구축하며, 인식, 위치 추정, 계획, 제어, V2X(차량과 모든 것 간의 통신) 통신 모듈을 포함합니다. 또한 데이터 매니저, 시나리오 매니저, 특정 CDA 알고리즘을 구현하기 위한 연구 파이프라인 라이브러리도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

지능형 교통 시스템 및 자율주행 분야에서 협동 차량 행동에 대한 초기 단계의 기초 연구를 수행하는 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 풀스택 Python 구현: 인식에서 제어에 이르기까지 전체 주행 파이프라인을 위한 통합 모듈 포함.
• 코시뮬레이션: CARLA와 SUMO를 원활하게 통합하여 환경의 세부 사항과 교통 규모의 균형을 맞춥니다.
• V2X 지원: 여러 차량 간의 통신과 협력을 시뮬레이션하도록 특별히 설계되었습니다.
• 벤치마크 세트: 표준화된 테스트를 위한 기준 지도, 최첨단 알고리즘, 평가 지표 제공.
• 연구 파이프라인: 협동 인식 및 플라토닝과 같은 고급 모듈에 대한 오픈소스 코드 포함.