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What it solves

CARLA 提供高保真、开源的自动驾驶研究模拟环境。它通过在安全的数字城市场景中训练、验证和测试自动驾驶系统，消除昂贵且有风险的真实世界测试需求。

How it works

基于 Unreal Engine 构建，CARLA 模拟城市布局、建筑和车辆。研究人员可以指定灵活的传感器套件和环境条件，以模拟真实驾驶。平台提供 Python API 用于控制模拟，并与一套工具生态系统集成，用于场景执行、ROS 连接和基准测试。

Who it’s for

它面向从事自动驾驶堆栈的研究人员和开发者，特别是那些专注于车辆控制和感知 AI 模型训练与验证的用户。

Highlights

• 开源代码和协议，提供免费数字资产，如城市布局和车辆。
• 支持灵活的传感器配置和环境条件。
• 与广泛生态系统集成，包括用于验证的排行榜以及 ROS 和 AutoWare 的桥接。
• 支持多种 AI 训练方法，包括 Conditional Imitation Learning 和 Reinforcement Learning。