ucla-mobility/OpenCDA

解決的問題

OpenCDA 解決了開發與評估協同駕駛自動化（CDA）所需的開源研究與工程框架的迫切需求。它提供了一個標準化環境，用於測試多個聯網與自動化車輛（CAV）如何協作——例如透過車隊行駛或共享感知——而非孤立地關注單一車輛。

工作原理

該框架是一個以 Python 編寫的全棧模擬平台。它整合了兩個主要模擬工具：CARLA（用於高保真車輛動力學與環境）和 SUMO（用於交通模擬）。OpenCDA 在此基礎上建構了協同駕駛系統，包含感知、定位、規劃、控制與 V2X（車與一切通訊）模組。它還包含一個資料管理器、一個場景管理器，以及用於實現特定 CDA 算法的研究管道庫。

適用對象

專為智慧交通系統與自動駕駛領域的研究人員與工程師設計，適用於進行協同車輛行為的早期基礎研究。

主要亮點

• 全棧 Python 實作：包含從感知到控制的整個駕駛流程的整合模組。
• 協同模擬：無縫結合 CARLA 與 SUMO，平衡環境細節與交通規模。
• V2X 支援：專為模擬多車之間的通訊與協作而設計。
• 基準測試套件：提供基準地圖、前沿演算法與評估指標，用於標準化測試。
• 研究管道：包含協同感知與車隊行駛等高階模組的開源程式碼。