开源的自动驾驶模拟器

以下是目前主流的 ‌开源自动驾驶模拟器‌,适用于算法开发、测试和研究:


1. CARLA

  • 官网/GitHub ‌: carla.org | GitHub
  • 许可证‌: MIT
  • 特点 ‌:
    • 基于虚幻引擎(Unreal Engine),提供高保真城市场景(支持天气、光照变化)。
    • 支持摄像头、激光雷达(LiDAR)、GPS、IMU 等传感器仿真。
    • 内置交通流控制、行人行为模型和动态障碍物。
    • 与 ROS/ROS2、Autoware、Apollo 等自动驾驶框架集成。
    • 支持 Python/ C++ API 控制场景和车辆逻辑。
  • 适用场景‌: 感知算法验证、端到端强化学习训练、多车协同测试。

2. LGSVL Simulator

  • 官网/GitHub ‌: lgsvlsimulator.github.io | GitHub
  • 许可证‌: MIT
  • 特点 ‌:
    • 由 LG 电子开发,与 Apollo、Autoware 等平台深度集成。
    • 支持 Unity 引擎渲染,提供城市和高速场景。
    • 传感器仿真(LiDAR、雷达、摄像头)支持自定义参数。
    • 支持 ROS/ROS2 通信和硬件在环(HIL)测试。
    • 提供高精地图编辑工具和场景脚本化生成。
  • 适用场景‌: 与 Apollo 或 Autoware 配套使用,多传感器融合测试。

‌**3. AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation)**‌

  • 官网/GitHub ‌: microsoft.github.io/AirSim | GitHub
  • 许可证‌: MIT
  • 特点 ‌:
    • 微软开发,支持无人机和自动驾驶车辆仿真。
    • 基于虚幻引擎或 Unity,提供物理精确的传感器数据(RGB、深度、分割图像)。
    • 支持 PX4、ROS 和强化学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)。
    • 可扩展性强,支持自定义地图和传感器配置。
  • 适用场景‌: 无人机与车辆协同仿真、计算机视觉模型训练。

‌**4. TORCS (The Open Racing Car Simulator)**‌

  • 官网/GitHub ‌: torcs.sourceforge.net | GitHub
  • 许可证‌: GPL
  • 特点 ‌:
    • 轻量级赛车模拟器,物理引擎简单但高效。
    • 支持方向盘、油门等硬件输入。
    • 提供 Python 接口,适合强化学习(如 OpenAI Gym 集成)。
  • 适用场景‌: 基础控制算法开发(如 PID 控制)、赛车类强化学习。

‌**5. OpenDS (Open Driving Simulator)**‌

  • 官网/GitHub ‌: opends.dfki.de | GitHub
  • 许可证‌: Apache 2.0
  • 特点 ‌:
    • 由德国人工智能研究中心(DFKI)开发,基于 Java。
    • 支持多语言(Python、C#)接口,场景可编程。
    • 提供简单交通场景和驾驶员行为模型。
    • 适合教育与低成本实验。
  • 适用场景‌: 教学演示、驾驶员行为分析、基础控制算法验证。

6. DeepGTAV

  • GitHub ‌: GitHub
  • 许可证‌: MIT
  • 特点 ‌:
    • 基于《侠盗猎车手 V》(GTA V)游戏引擎,通过插件实现自动驾驶数据采集。
    • 支持摄像头、GPS 和车辆状态数据输出。
    • 提供逼真的开放世界环境,但需购买 GTA V 游戏。
  • 适用场景‌: 计算机视觉数据集生成、端到端驾驶模型训练。

7. Gazebo + ROS

  • 官网 ‌: gazebosim.org
  • 许可证‌: Apache 2.0
  • 特点 ‌:
    • 机器人仿真通用平台,通过插件支持自动驾驶(如 TurtleBot、Prius 模型)。
    • 物理引擎精确,支持 LiDAR、摄像头等传感器。
    • 与 ROS/ROS2 无缝集成,适合 SLAM 和路径规划测试。
  • 适用场景‌: 机器人算法开发、多传感器 SLAM、ROS 生态集成。

选择建议

  • 科研与高保真需求 ‌ ➜ ‌CARLA ‌ 或 ‌AirSim‌(优先推荐)。
  • Apollo/Autoware 生态 ‌ ➜ ‌LGSVL‌。
  • 低成本教学或基础算法 ‌ ➜ ‌TORCS ‌ 或 ‌OpenDS‌。
  • 真实游戏场景数据采集 ‌ ➜ ‌DeepGTAV‌。

‌**开源工具 vs 商业工具(如 DRIVE Sim)**‌

  • 优势‌: 免费、灵活定制、社区支持。
  • 限制‌: 功能可能不如商业工具全面(如云扩展、工业级传感器精度),需自行维护。

如果需要特定工具的部署教程或代码示例,可进一步探讨!

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