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什么是 CARLA？

CARLA 是一个开源模拟器，基于虚幻引擎构建，让研究人员能够开发、训练和评估自动驾驶系统。它提供逼真的城市环境（道路、建筑、交通）以及灵活的传感器套件（摄像头、LiDAR、雷达、GNSS 等），并允许您控制天气、交通密度以及许多其他条件。

主要特性

• 高保真 3D 世界，由虚幻引擎 5.8 驱动（开发分支 ue58-dev）。
• 现成的数字资产 – 城市地图、车辆模型、行人、交通标志。
• 可定制的传感器套件 – 将摄像头、深度传感器、LiDAR、GNSS、IMU 等的任意组合附加到模拟车辆上。
• Python API，用于轻松编写场景脚本、数据收集以及与机器学习流水线集成。
• 蓝图库，用于在虚幻引擎内进行可视化脚本编写。
• 生态系统工具，如自动驾驶排行榜、Scenario Runner、ROS 桥接器和强化学习示例。
• 跨平台构建，支持 Ubuntu 22.04/24.04 和 Windows 11，并提供详细的构建脚本。

典型用例

• 在合成数据上训练感知和规划模型，然后在真实世界记录上进行微调。
• 通过 CARLA 排行榜或自定义场景运行器对自动驾驶系统进行基准测试。
• 在不同天气、光照和交通条件下测试传感器融合和控制算法。
• 使用提供的 RL 和 COIL-train 仓库进行强化学习、模仿学习和仿真到现实迁移的研究。
• 通过 ROS 桥接器与 ROS 2 或其他机器人中间件集成。

快速开始

1. 克隆 UE5.8 分支：

   git clone -b ue58-dev https://github.com/carla-simulator/carla.git CarlaUE5
   

2. 运行设置脚本（Linux 上为 CarlaSetup.sh，Windows 上为 CarlaSetup.bat）– 它会安装先决条件、下载虚幻引擎源代码（您需要一个关联的 Epic-Games GitHub 账户）并构建模拟器。
3. 使用 CMake/Ninja 构建项目（有关确切命令，请参阅 README）。
4. 启动编辑器或通过 Python API 运行无头模拟。

文档与社区

• 完整文档：https://carla-ue5.readthedocs.io
• 构建指南、入门教程、API 参考和蓝图库均从 README 链接。
• 通过 GitHub Discussions、Discord 和专门论坛提供社区支持。

许可证

• CARLA 核心代码：MIT 许可证。
• 资产：知识共享 BY 许可证。
• 依赖项遵循其各自的开源许可证（Apache-2.0、MPL-2 等）。

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如果您在出版物中使用 CARLA，请引用原始的 CoRL 2017 论文。