CARLA - Der Open-Source-Simulator für die autonome Fahrforschung
CARLA wurde speziell entwickelt, um die Entwicklung, das Training und die Validierung von autonomen Fahrsystemen zu unterstützen. Mit quelloffenem Code und Protokollen bietet CARLA auch digitale Assets wie städtische Layouts, Gebäude und Fahrzeuge, die speziell dafür erstellt wurden und frei genutzt werden können.
Kernfunktionen:
- Skalierbarkeit: Durch eine Server-Multi-Client-Architektur können mehrere Clients in derselben oder verschiedenen Knoten verschiedene Akteure steuern.
- Flexible API: CARLA bietet eine leistungsstarke API, mit der Nutzer alle Aspekte der Simulation steuern können, einschließlich Verkehrserzeugung, Fußgängerverhalten, Wetterbedingungen, Sensoren und vielem mehr.
- Sensor-Suite für autonome Fahrzeuge: Benutzer können verschiedene Sensor-Suites konfigurieren, darunter LIDARs, mehrere Kameras, Tiefensensoren und GPS.
- Schnelle Simulation für Planung und Steuerung: In diesem Modus wird die Darstellung deaktiviert, um eine schnelle Ausführung der Verkehrssimulation und Straßenverhalten zu ermöglichen, für die Grafik nicht erforderlich ist.
- Karten-Erzeugung: Nutzer können mit Tools wie RoadRunner leicht eigene Karten nach dem ASAM OpenDRIVE-Standard erstellen.
- Verkehrsszenarien-Simulation: Die Engine ScenarioRunner ermöglicht es, verschiedene Verkehrssituationen basierend auf modularen Verhalten zu definieren und auszuführen.
- ROS-Integration: CARLA ist über unsere ROS-Bridge mit dem Robot Operating System integriert.
- Autonome Fahr-Baselines: Es werden autonome Fahr-Baselines als ausführbare Agenten in CARLA bereitgestellt, darunter ein AutoWare-Agent und ein Conditional Imitation Learning-Agent.
Empfohlene Lektüre: Die Funktionalität von CARLA wird in der Dokumentation ausführlich behandelt. Hier sind einige Highlights, die einige der nützlichsten und am häufigsten nachgefragten Funktionen von CARLA abdecken.
Tutorials: Es gibt verschiedene Tutorials, wie z.B. die ersten Schritte in CARLA, die Arbeit mit Akteuren, die Nutzung der Sensoren, die Steuerung des Verkehrsmanagers, die Verbindung mit ROS, die Erstellung eigener Karten und Fahrzeuge sowie die Aufzeichnung der Simulation.
