CARLA Simulator: Un Simulador Abierto para la Conducción Autónoma
Introducción
CARLA es un simulador de código abierto diseñado específicamente para la investigación en conducción autónoma. Desarrollado desde cero, CARLA apoya el desarrollo, entrenamiento y validación de sistemas de conducción autónoma. Además del código abierto y los protocolos, CARLA proporciona activos digitales abiertos (diseños urbanos, edificios, vehículos) que se pueden utilizar libremente.
Características Destacadas
Escalabilidad
CARLA utiliza una arquitectura de servidor multi-cliente, lo que permite que múltiples clientes en el mismo nodo o en diferentes nodos controlen diferentes actores.
API Flexible
CARLA expone una poderosa API que permite a los usuarios controlar todos los aspectos relacionados con la simulación, incluyendo la generación de tráfico, comportamientos de peatones, condiciones climáticas, sensores y mucho más.
Suite de Sensores para Conducción Autónoma
Los usuarios pueden configurar diversas suites de sensores, incluyendo LIDAR, múltiples cámaras, sensores de profundidad y GPS, entre otros.
Simulación Rápida
Este modo desactiva la representación gráfica para ofrecer una ejecución rápida de la simulación de tráfico y comportamientos viales donde los gráficos no son necesarios.
Generación de Mapas
Los usuarios pueden crear fácilmente sus propios mapas siguiendo el estándar ASAM OpenDRIVE utilizando herramientas como RoadRunner.
Simulación de Escenarios de Tráfico
El motor ScenarioRunner permite a los usuarios definir y ejecutar diferentes situaciones de tráfico basadas en comportamientos modulares.
Integración con ROS
CARLA se proporciona con integración con ROS a través de nuestro puente ROS.
Baselines de Conducción Autónoma
Ofrecemos baselines de conducción autónoma como agentes ejecutables en CARLA, incluyendo un agente de AutoWare y un agente de Aprendizaje por Imitación Condicional.
Lectura Recomendada
La funcionalidad de CARLA está cubierta extensamente en la documentación. Aquí hay algunos aspectos destacados que cubren algunas de las características más útiles y solicitadas de CARLA:
- Guía Rápida: Comenzar con CARLA es fácil, esta guía te mostrará cómo instalar y ejecutar el simulador.
- Actores: Los actores de CARLA son entidades que interactúan dentro de la simulación, como vehículos, peatones y señales de tráfico.
- Sensores: CARLA cuenta con una impresionante variedad de modelos de sensores del mundo real como cámaras, LIDAR y RADAR.
- Gestor de Tráfico: El Gestor de Tráfico de CARLA controla NPCs para desafiar a tu agente de conducción autónoma.
- Puente ROS: El puente ROS de CARLA permite una conexión fluida con el Sistema Operativo Robot.
Tutoriales
- Primeros Pasos en CARLA: ¿Nuevo en CARLA? Este tutorial te ayudará a comenzar.
- Cajas de Delimitación: Necesitas cajas de delimitación de verdad para vehículos o características del mapa? Este tutorial te muestra cómo acceder a ellas a través de la API de CARLA.
- Creando Mapas Personalizados: Crea tus propios mapas personalizados para CARLA, utilizando la biblioteca de activos incorporada de CARLA o importando tus propios activos.
- Creando Vehículos Personalizados: Aprende a crear tus propios vehículos personalizados para CARLA.
- Grabando tu Simulación: Tus simulaciones de CARLA pueden ser grabadas y reproducidas exactamente, permitiéndote repetir y comparar resultados para diferentes sensores o configuraciones.
Últimas Noticias
- Ganadores del Desafío Grand Challenge de CVPR: Anunciados el 10 de junio de 2024.
- Actualización a Unreal Engine 5: CARLA se asocia con Neya Systems para actualizar a Unreal Engine 5 el 26 de marzo de 2024.
- APIs de NVIDIA Omniverse Cloud: Publicadas el 18 de marzo de 2024.
- Lanzamiento de CARLA 0.9.15: Anunciado el 10 de noviembre de 2023.
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Conclusión
CARLA es una herramienta poderosa para la simulación de conducción autónoma, ofreciendo una amplia gama de características y capacidades. Si estás interesado en la investigación en este campo, ¡no dudes en probar CARLA y explorar todo lo que tiene para ofrecer!
Fecha de Última Actualización: 2024-06-10 Puntuación de Legibilidad: 8
