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What it solves

CARLA 提供高保真、開源的自動駕駛研究模擬環境。它透過在安全的數位城市場景中訓練、驗證與測試自動駕駛系統，消除昂貴且具風險的實際測試需求。

How it works

基於 Unreal Engine 建置，CARLA 模擬城市佈局、建築與車輛。研究人員可自訂彈性的感測器組合與環境條件，以模仿真實駕駛情境。平台提供 Python API 以控制模擬，並與一系列工具整合，用於情境執行、ROS 連接與效能基準測試。

Who it’s for

此平台設計給從事自動駕駛堆疊的研究人員與開發者，特別是專注於車輛控制與感知 AI 模型訓練與驗證的使用者。

Highlights

• 開源程式碼與協定，並提供免費的數位資產，如城市佈局與車輛。
• 支援彈性的感測器配置與環境條件。
• 與廣大生態系整合，包括驗證排行榜與 ROS、AutoWare 的橋接。
• 支援多種 AI 訓練方法，包含 Conditional Imitation Learning 與 Reinforcement Learning。