CARLA ist ein fortschrittlicher Open-Source-Simulator, der speziell für die Forschung und Entwicklung im Bereich des autonomen Fahrens entwickelt wurde. Er bietet eine umfassende Plattform für die Simulation verschiedener Aspekte des autonomen Fahrens, einschließlich der Konfiguration von Sensorsuiten, der Kontrolle von statischen und dynamischen Akteuren sowie der Generierung von Karten. Mit einer skalierbaren Server-Multi-Client-Architektur ermöglicht CARLA die gleichzeitige Steuerung verschiedener Akteure durch mehrere Clients, was die Flexibilität und den Umfang der Simulation erheblich erhöht.
Eine der herausragenden Eigenschaften von CARLA ist seine flexible API, die es Benutzern ermöglicht, alle Aspekte der Simulation zu kontrollieren, einschließlich Verkehrsgenerierung, Fußgängerverhalten, Wetterbedingungen und Sensorik. Der Simulator unterstützt eine Vielzahl von Sensoren wie LIDAR, Kameras, Tiefensensoren und GPS, was ihn zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Entwicklung und Validierung von autonomen Fahrzeugen macht.
Darüber hinaus bietet CARLA eine schnelle Simulationsoption für Planung und Kontrolle, bei der das Rendering deaktiviert wird, um eine schnelle Ausführung der Verkehrssimulation und Straßenverhaltens zu ermöglichen. Die Möglichkeit, eigene Karten nach dem ASAM OpenDRIVE-Standard zu erstellen, sowie die Simulation von Verkehrsszenarien mit dem ScenarioRunner-Modul, erweitern die Anwendungsmöglichkeiten des Simulators.
Die Integration mit ROS (Robot Operating System) über die ROS-Bridge und die Bereitstellung von Baselines für autonomes Fahren, einschließlich eines AutoWare-Agenten und eines Conditional Imitation Learning-Agenten, unterstreichen die Vielseitigkeit und den praktischen Nutzen von CARLA für die Forschung und Entwicklung im Bereich des autonomen Fahrens.
