carla

自动驾驶—CARLA仿真（20）manual_control demoPythonAPI/examples/manual_control.py功能完备的手动驾驶控制客户端，提供：

自动驾驶—CARLA仿真（17）invertedai_traffic demoPythonAPI/examples/invertedai_traffic.pyCARLA 与 InvertedAI 的联合仿真系统（Co-simulation），用于：

自动驾驶—CARLA仿真（25）synchronous_mode demoPythonAPI/examples/synchronous_mode.py同步模式下的多传感器可视化示例，用于：

自动驾驶—CARLA仿真（13）dynamic_weather demoPythonAPI/examples/dynamic_weather.py动态天气控制，用于：适用于自动驾驶系统在复杂天气下的鲁棒性测试、传感器性能评估、视觉算法验证。

自动驾驶—CARLA仿真（24）sensor_synchronization demoPythonAPI/examples/sensor_synchronization.py多传感器同步采集的底层实现示例，用于：

自动驾驶—CARLA仿真（12）client_bounding_boxes demoPythonAPI/examples/client_bounding_boxes.py客户端侧 3D 边界框（Client-Side Bounding Boxes）可视化示例，用于：

自动驾驶—CARLA仿真（6）vehicle_gallery demo测试用例： PythonAPI/examples/vehicle_gallery.pycarla_1✅ 这是典型的第三人称环绕相机（Orbit Camera）实现。

自动驾驶—CARLA仿真（10）tutorial_gbuffer demoPythonAPI/examples/tutorial_gbuffer.py 这是一个高级传感器数据采集示例，用于：

自动驾驶—CARLA仿真（11）bounding_boxes demoPythonAPI/examples/bounding_boxes.py这是一个 2D/3D 边界框（Bounding Box）生成与可视化系统，用于：

目标检测数据集 - 自动驾驶平台Carla图像交通元素目标检测数据集下载数据集点击蓝色链接下载 (若想要更多数量数据集请联系博主 ~)：目标检测数据集下载大全传送：目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

自动驾驶—CARLA仿真（2）入门指南CARLA 仿真器是一套面向自动驾驶（AD）及其他机器人应用的综合性合成训练数据生成解决方案。CARLA 能够模拟高度逼真的环境，复现现实世界中的城镇、城市和高速公路，以及在这些道路空间中行驶的车辆和其他物体。

自动驾驶—CARLA 仿真（1）安装与demo测试CARLA（Car Learning to Act）是一个开源的、高度模块化的自动驾驶仿真平台，专为自动驾驶算法的开发、训练和验证而设计。它基于 Unreal Engine（虚幻引擎）构建，能够提供逼真的城市驾驶环境、高保真传感器模拟以及灵活的API接口，广泛应用于学术研究和工业界。

基于强化学习的自动驾驶控制本文描述了一种用于自动驾驶汽车的控制系统。该控制系统基于深度神经网络。由于无法预先形成高质量的训练样本，因此考虑使用强化学习。文中还描述了建模环境实现的可能方案。

ubuntu22.04 安装 carla-ros-bridge系统：ubuntu22.04ros版本： ros humblescenario runner版本：0.9.13【这个版本的sr可以适配carla 0.9.13和carla 0.9.14】

端到端自动驾驶系统实战指南：从Comma.ai架构到PyTorch部署在自动驾驶技术演进历程中，端到端（End-to-End）架构正引领新一轮技术革命。不同于传统分模块处理感知、规划、控制的方案，端到端系统通过深度神经网络直接建立传感器原始数据到车辆控制指令的映射关系。本文将以Comma.ai的开源架构为核心，结合PyTorch深度学习框架和CARLA仿真平台，详细阐述如何构建高性能端到端自动驾驶系统，涵盖数据采集、模型训练、推理优化及安全接管全流程。

白云千载尽

大语言加持的闭环端到端自动驾驶模型学习笔记纯干货LMDrive：大语言模型辅助闭环端到端自动驾驶行驶过程中要从起点到终点，避免碰撞，防止违反交通法规端到端与模块化设计之分——端到端已成主流闭环与开环——在线数据与驾驶模拟器——使用了carla 交通场景设计了两种工况，有一些特殊交互场景，来检验模型对特殊情况的处理。之前的工作现有问题： 1现代自动驾驶方法在遇到长尾的、难以预见的事件以及复杂的城市场景时，表现不佳，容易引发严重事故。 2并且以往的自动驾驶方法倾向于依赖有限格式的输入，比如传感器数据和导航航点，这限制了车辆对语言信息的理解能力以

Carla自带样例：automatic_control.py解析这个函数的目的是：从 Carla 的 WeatherParameters 中找出所有天气预设将预设的驼峰命名转换为更可读的格式返回预设的实际值和可读名称列表例如，对于 “ClearNoon”，函数会返回对应的天气预设值和 “Clear Noon” 这样可读的名称。

Augenstern-YaoYao

在Ubuntu 20.04中安装CARLACARLA (Car Learning to Act) 是一款开源自动驾驶模拟器，其支持自动驾驶系统全管线的开发、训练和验证（Development, Training, and Validation of autonomous driving systems）。Carla提供了丰富的数字资产，例如城市布局（Urban layouts）、建筑物（Buildings）、车辆（Vehicles），并支持多项功能——包括灵活的传感器配置、环境条件、对静态和动态Actors的控制、地图生成等。Carla使得研究人

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Carla自动驾驶仿真十：Carlaviz三维可视化平台搭建Carlaviz是一个开源的可视化工具，主要用于Carla三维场景、传感器数据以及自车数据的可视化，能够作为观测平台使用，本文主要介绍Carlaviz的安装以及基本使用；

Ubuntu配置carla docker环境前言: 本文只在以下设备成功运行, 其他设备不保证能成功, 可以参考在自己设备进行配置安装完成系统后直接在’软件和更新->附加驱动’直接选择470(proprietary, tested), 安装之前并没有禁用nouveau和关闭gdm3, 重启之后nvidia-smi 正常输出