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自动驾驶车辆仿真模拟软件盘点
还有人做了基于DRL和TORCS的自动驾驶仿真系统， 相关链接： https://github.com/ugo-nama-kun/gym_torcs https://www.jianshu.com/p/ ，而在线教育公司Udacity（优达学城）推出了面向自动驾驶开发的纳米学位，来满足目前汽车行业对自动驾驶软件工程师旺盛的需求。 CARLA的开发包括从最基础的直到支持城市自动驾驶系统的开发、训练和验证。 ，或回放仿真动。 两公司合作构建了逼真的3D仿真环境，再现了拉斯维加斯的部分城市街景，包括实际道路布局、路标和行人等，对驾驶辅助系统和自动驾驶系统进行虚拟测试。
5.7K70发布于 2018-03-16 - 来自专栏机器人网
自动驾驶汽车也装“飞行”仿真器？
包括通用汽车(GM)、日产(Nissan)与丰田(Toyota)等主要的汽车OEM正竞相开发自有独特的半自动驾驶架构。 德国戴姆勒公司(Daimler AG)同样宣布了2020年之前开始销售全自动驾驶汽车的计划。 没有人认为全自动驾驶汽车很容易开发。 在今后几年中，汽车OEM厂商将“收集、评估和分析有关半自动驾驶汽车中驾驶行为的大量资料。” Santo进一步解释，有些OEM厂商和一线供货商甚至可能执行类似于飞行仿真器的半自动驾驶汽车仿真器，以便观察在遇到复杂的路况时汽车和驾驶人会出现什么情况。 Santo表示，自动驾驶汽车中的驾驶人就像是开着一架自动驾驶飞机的飞行员，但“汽车比飞机要危险得多了。”首先，道路上会出现更多无法预期的危险。但更重要的是，一般驾驶人并不像专业飞行员受过训练。
74770发布于 2018-04-12 - 来自专栏CNNer
【自动驾驶】开源 | 仿真中自动驾驶感知模型训练的优化策略研究
Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models in Simulation 原文作者：David Acuna 内容提要 自动驾驶依赖于大量真实数据来进行高精度的标注 然而，合成数据和真实数据之间的领域差距仍然存在，这就提出了以下重要的问题：利用自动驾驶模拟器进行感知任务的最佳方式是什么？ 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有 分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文，关注深度学习、自动驾驶领域。
55220编辑于 2021-12-14 - 来自专栏腾讯自动驾驶
开源公告｜自动驾驶仿真软件 TAD Sim 发布
项目简介 TAD Sim是腾讯以建立更加安全和高效的自动驾驶测试工具为目标，为智能驾驶系统研发和验证而量身定做的跨平台分布式仿真系统。 （城市交通流仿真） 05、提供高效测试工具，助力日行百万公里 TAD Sim可借助云端的强大算力，助力自动驾驶轻松实现日行百万公里。 可在云端支持虚拟城市型仿真的能力扩展，模拟大规模城市级道路测试环境，实现上千辆自动驾驶主车及上百万辆交通车辆同步运行，在无需人工监管的情况下，通过系统自动化发现截取未知和不安全场景。 应用场景 TAD Sim面向自动驾驶仿真测试与评价的应用场景。TAD Sim支持感知、决策、控制算法等实车上全部模块的闭环仿真验证。 支持与CICD、数据管理服务、数据采集标注服务、算法训练服务等自动驾驶云工具链全流程打通。随着产品的逐步发展，也可逐步扩展到智能网联仿真测试、合成数据生成、虚拟试驾等应用场景。
2.8K10编辑于 2024-08-30 - 来自专栏CreateAMind
CAT Vehicle Testbed 自动驾驶仿真 gps 视觉 雷达
https://cps-vo.org/group/CATVehicleTestbed/wiki
58030发布于 2018-07-24 - 来自专栏Python编程爱好者
CVPR 2024 | DrivingGaussian：环视动态自动驾驶场景重建仿真
项目主页： https://github.com/VDIGPKU/DrivingGaussian 论文概述： 本文提出了DrivingGaussian，一个高效、高质量的动态环视驾驶场景三维重建与仿真框架 同时在单目驾驶场景的重建任务上DrivingGaussian也表现出了优异的性能，并且能够支持自动驾驶场景的Corner Case仿真生成。 同时，对驾驶场景进行重建和可控仿真还能够合成驾驶过程中可能遇到的极端情况（例如corner case），有助于以较低成本验证和增强自动驾驶系统的安全性。 下图展示了DrivingGaussian能够支持自动驾驶场景的Corner Case仿真模拟，合成现实场景中的突发事件和极端案例，从而生成更具价值的Corner Case数据集用于测试自动驾驶系统的安全性和可靠性 结论： 本文提出了DrivingGaussian，一种基于3D高斯的动态环视驾驶场景三维重建与仿真框架，在大规模环视驾驶场景重建与仿真任务上表现出色，同时展现了在更多自动驾驶下游任务中的应用潜力。
1.5K10编辑于 2024-04-19 - 来自专栏企鹅号快讯
为什么仿真测试能让自动驾驶变得更安全？
虚拟道路测试的灵活性和多用性，使其在自动驾驶技术开发中发挥着重要作用。 如果没有仿真道路测试，要观察车辆应对真实交通场景的反应，有可能会产生各种危险。 要想让数字仿真技术在自动驾驶汽车的训练和测试中发挥高效发挥，我们得保证虚拟世界要和真实世界无限接近。在GPU的驱动下，细节逼真的图像以及鲁棒的物理引擎，为工程人员提供给了所需的有利条件。 当模拟环境成功创建之后，它必须要接入一套自动驾驶系统。英伟达的统一GPU架构，使得自动驾驶技术在实车装载的Drive PX平台和实验室或大数据中心的仿真环境之间能够相对容易地进行迁移。 在本届英伟达开发者大会欧洲站的活动现场，一些企业也展示了基于 DRIVE PX进行自动驾驶仿真测试的方法。 用数据驱动的自动驾驶仿真测试 Pro-SiVIC是ESI Group的模拟驾驶软件，该公司的 Rodolphe Tchalekian介绍了这个软件，它能够创建实时、物理现实的3D虚拟环境，该环境可以对机器学习算法进行测试和训练
1.3K100发布于 2018-01-08 - 来自专栏WOLFRAM
Wolfram 语言构建 3D 自动驾驶汽车仿真
介绍 在本文中，我们将创建一个简单的驾驶模拟以训练分类器来自动驾驶虚拟汽车。我们的模拟将由用户或计算机组成的 3D 场景组成，该场景由多风的道路和单个汽车控制器组成。 建立模拟 仿真图形 我们将首先创建图形函数来组装和显示模拟。首先让我们为地面创建一个纹理。为简单起见，我们将栅格化一条包含道路左转和右转的内置曲线。 我们将在“前进”方向生成训练数据，然后在相反方向测试训练好的自动驾驶汽车。 让我们来看看一些训练示例： TableForm@RandomSample[sim["History"], 3 训练自动驾驶汽车 生成示例数据后，我们现在准备训练分类器来驾驶汽车！ 尽管如此，凭借我们少量的示例数据，自动驾驶汽车表现良好。 Information[selfDrivingCar] 为了预览我们的自动驾驶汽车，我们将使用我们的新分类器来驾驶汽车进行一百次模拟。
62820发布于 2021-10-11 - 来自专栏企鹅号快讯
为什么仿真测试能让自动驾驶变得更安全？
虚拟道路测试的灵活性和多用性，使其在自动驾驶技术开发中发挥着重要作用。 如果没有仿真道路测试，要观察车辆应对真实交通场景的反应，有可能会产生各种危险。 要想让数字仿真技术在自动驾驶汽车的训练和测试中发挥高效发挥，我们得保证虚拟世界要和真实世界无限接近。在GPU的驱动下，细节逼真的图像以及鲁棒的物理引擎，为工程人员提供给了所需的有利条件。 当模拟环境成功创建之后，它必须要接入一套自动驾驶系统。英伟达的统一GPU架构，使得自动驾驶技术在实车装载的Drive PX平台和实验室或大数据中心的仿真环境之间能够相对容易地进行迁移。 在本届英伟达开发者大会欧洲站的活动现场，一些企业也展示了基于 DRIVE PX进行自动驾驶仿真测试的方法。 用数据驱动的自动驾驶仿真测试 Pro-SiVIC是ESI Group的模拟驾驶软件，该公司的 Rodolphe Tchalekian介绍了这个软件，它能够创建实时、物理现实的3D虚拟环境，该环境可以对机器学习算法进行测试和训练
1.1K100发布于 2018-01-02 微软推出开源自动驾驶仿真平台 AirSim 教程
微软的AirSim开源自动驾驶仿真平台主要面向哪些用户群体？ AirSim平台支持哪些编程语言进行自动驾驶模拟？ 如何在AirSim平台上进行机器学习的自动驾驶模拟训练？ AirSim 是微软推出的开源项目，用于测试人工智能系统的安全性，该系统提供仿真的环境、车辆动力和感知能力，促进无人驾驶技术的发展。 近期，微软的工程师推出了一套 AirSim 官方教程，旨在让专家、研究者以及自动驾驶领域的新手们快速掌握开发自动驾驶的基本技能。 在这套教程里，你将会学到如何用从 AirSim 仿真环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。 你的训练模型将会在 AirSim 的仿真地形中学会如何驾驶汽车，输入的视觉数据只来自一个设置在车前的摄像头。这套课程常被当作自动驾驶的入门项目，不过学完整套课程后， 你会有能力实现你自己的想法。
75710编辑于 2025-09-20- 来自专栏资讯分享
数字孪生十问：与自动驾驶仿真的融合发展
在自动驾驶仿真测试领域，数字孪生技术可以将真实数据在仿真平台上进行场景的生成和重组，为自动驾驶算法提供可供测试的 corner case 。 4数字孪生仿真测试对自动驾驶量产的作用是什么？为保证自动驾驶安全，模拟仿真、封闭场地和实际道路测试三种测试方法缺一不可。 自动驾驶仿真可以帮助开发者在虚拟环境中模拟和测试自动驾驶系统的各个方面，从感知、决策到控制以及交互等，高效的验证和优化系统的性能。高效的测试才会有高效的开发，最高效的测试是具备完整场景覆盖的仿真测试。 通过不断改进仿真软件的准确性和真实性，可以提高仿真结果与真实世界的一致性，从而更好地支持自动驾驶技术的发展和应用。5BEV、端到端等新技术路线对自动驾驶仿真提出了什么新的要求？ 10未来还会有哪些技术可能会对自动驾驶仿真带来非常大的提升？对自动驾驶仿真技术的提升，未来更多还是会发生在仿真算法这个层面，仿真算法的演进和迭代会大幅提升仿真效率。
37610编辑于 2023-12-07 - 来自专栏Techo开发者大会
腾讯TAD Sim仿真平台，助力破解自动驾驶落地困境
腾讯自动驾驶仿真业务负责人孙驰天在会上做了题为《自动驾驶与“头号玩家”》的演讲，他谈到“通过高精度地图、大数据、AI和云技术，腾讯自动驾驶仿真系统可以让虚拟场景无限接近真实世界，这种高精度、可扩展的模拟技术 结合了腾讯游戏技术的腾讯自动驾驶仿真平台，在业界具备领先实力。” 在部署方式上，腾讯自动驾驶模拟仿真平台在私有化部署之外，在腾讯云上提供场景型云仿真和虚拟城市型云仿真，为车企提供回归验证的闭环，减少车企的成本投入，不断扩展平台能力满足车企的技术验证需求。 腾讯在游戏体验中的追求极致也体现在了自动驾驶仿真平台上。 腾讯自动驾驶三大核心平台，以灵活的模块化方式助力自动驾驶落地 自动驾驶真正的量产落地，依赖于高精地图数据、云计算、仿真技术等核心技术的发展，政策法规的完善，以及车、路、云端的智能化基础设施。
4.8K66发布于 2019-11-13 - 来自专栏CreateAMind
最新最全面的ros book2 代码+自动驾驶仿真
https://github.com/qboticslabs/ros_robotics_projects
86910发布于 2018-07-24 - 来自专栏腾讯自动驾驶
数字孪生十问：与自动驾驶仿真的融合发展
在自动驾驶仿真测试领域，数字孪生技术可以将真实数据在仿真平台上进行场景的生成和重组，为自动驾驶算法提供可供测试的 corner case 。 TAD Sim自动驾驶虚实融合测试 4、数字孪生仿真测试对自动驾驶量产的作用是什么？ 为保证自动驾驶安全，模拟仿真、封闭场地和实际道路测试三种测试方法缺一不可。 雪天高速公路自动驾驶数字孪生仿真测试 6、AIGC及大模型的爆发为自动驾驶仿真带来什么变化？ 腾讯自动驾驶 虚拟仿真平台TAD Sim虚拟城市型云仿真 8、未来自动驾驶行业的生态会是怎么样？ 10、未来还会有哪些技术可能会对自动驾驶仿真带来非常大的提升？ 对自动驾驶仿真技术的提升，未来更多还是会发生在仿真算法这个层面，仿真算法的演进和迭代会大幅提升仿真效率。
59610编辑于 2023-12-14 - 来自专栏机器之心
CVPR 2023｜All in UniSim：统一的自动驾驶仿真平台
为什么需要自动驾驶传感器仿真？ 近些年来，随着自动驾驶技术的突飞猛进，无人车能够在大部分常规情景下有很好的表现。 然后继续进行仿真，运行自动驾驶系统，更新虚拟世界状态 …… 通过这种闭环测试，自动驾驶系统和仿真环境可以进行交互，创造出与原始数据完全不一样的场景。 闭环测试：逆行车辆 闭环测试：车辆变道加塞 激光雷达仿真 高速 1 英里不间断仿真 自动驾驶指标 验证仿真系统的准确度 (realism)，只是视觉上逼真还不够，还需要从自动驾驶系统的角度进行验证 更合理的解释是：当自动驾驶系统在仿真系统中的表现接近它在真实世界的表现时，这个仿真系统才更接近真实世界，而不是自动驾驶系统的指标越高就越好。 举个例子，在真实世界的某个场景中，如果自动驾驶系统崩溃了（例如，检测失败），仿真系统在模拟这个场景时，如果自动驾驶系统能够顺利检测到物体并成功通过，作者们认为这个仿真系统并不完全可靠。
91830编辑于 2023-08-07 - 来自专栏仿真教程
为什么西门子是自动驾驶仿真行业的NO.1?
黄汉知先生是西门子数字化工业软件自动驾驶产品线大中华区的总监，他在ADAS和自动驾驶系统的数字化仿真开发和测试、碰撞安全性能的仿真开发和测试等领域具有丰富的工程和市场经验。 PreScan是自动驾驶系统仿真的工具，最早是由荷兰公司TASS International开发和商业化。在中国，PreScan商业化最早从2011年开始，距今已经有10年的历史。 PreScan作为全球最为成熟、商业化最早、技术最为领先的自动驾驶数字孪生工具，PreScan和西门子仿真工具的打通有以下几个方面： 第一，2017年西门子也实现了对Mentor的收购，Mentor既是 Q4 西门子的自动驾驶道路数据采集系统，主要客户是谁？这些采集的真实场景，能够很方便的转化为仿真场景库吗？ 他们也意识到未来是要走全云化的自动驾驶数字孪生方案，所以不管是海量的场景库，还是系统的仿真数字孪生平台，以及最终测试性能指标的评价，都要走向全云化。
1.2K00发布于 2021-04-25 - 来自专栏腾讯自动驾驶
腾讯联合广汽牵头制定的自动驾驶仿真团体标准正式启动
针对自动驾驶的发展趋势，目前业界共识也是加大仿真测试在自动驾驶测试中的占比。经过多年的探索和产业实践，腾讯已经在产品和技术上有了一定积累，并积极推动行业标准化发展，构建高质量的创新链、生态链。 大家表示，目前国内外针对自动驾驶仿真系统的标准规范一直处于空白状态，该标准的制定一方面将为车企、平台厂商、研究机构等生态方提供统一的技术规范，为用户选择自动驾驶仿真测试系统提供有效依据，另一方面通过规范自动驾驶仿真系统场景构建 、仿真建模、仿真引擎、仿真管理、仿真服务等方面要求，将进一步促进自动驾驶仿真平台相关企业、研究机构等更方便地进行技术对接和信息交流，降低研发成本、缩短研发周期，加快技术创新与发展。 此前，腾讯参与制定了首个自动驾驶测试场景领域国际标准等项目，助力相关机构更好指导我国自动驾驶仿真平台建设工作。 腾讯在2016年就开始布局自动驾驶仿真测试平台的研发，在行业内率先使用游戏科技+数据驱动的技术方案，以满足海量场景的高效率测试。
38210编辑于 2024-04-28 - 来自专栏AI研习社
微软推出开源自动驾驶仿真平台 AirSim 教程，机器学习新手也能快速上手自动驾驶
AirSim 是微软推出的开源项目，用于测试人工智能系统的安全性，该系统提供仿真的环境、车辆动力和感知能力，促进无人驾驶技术的发展。 近期，微软的工程师推出了一套 AirSim 官方教程，旨在让专家、研究者以及自动驾驶领域的新手们快速掌握开发自动驾驶的基本技能。 在这套教程里，你将会学到如何用从 AirSim 仿真环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。 你的训练模型将会在 AirSim 的仿真地形中学会如何驾驶汽车，输入的视觉数据只来自一个设置在车前的摄像头。这套课程常被当作自动驾驶的入门项目，不过学完整套课程后， 你会有能力实现你自己的想法。 数据集最终解压后大小大概为 3.25 GB，虽说训练一辆真正的自动驾驶汽车需要 PB 级的数据，不过这些数据足够该教程的使用。
1.8K80发布于 2018-03-16 - 来自专栏C++干货基地
【百度Apollo】本地调试仿真：加速自动驾驶系统开发的利器
引入 Apollo 开放平台是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统，目前已经升级迭代到Apollo beta 版本 步骤一：新建场景集 在本地进行仿真系统调试前，您需要先创建好场景集。参见 场景制作。 注意：场景类型 选择 线下仿真。 步骤二：同步场景集至本地 安装仿真插件。 参考 将场景集同步到仿真环境 中的方式二安装仿真插件。 在 Dreamview 中打开 Sim Control： 单击左侧 Tasks，在下方 Others 页签打开 Sim Control，即可进入仿真模拟控制： 单击左侧 Profile。 在 Apollo Studio 中，可以看到您所创建的云端线下仿真场景集。 选择您想要下载到本地的场景集，并单击 Download。
81900编辑于 2024-05-25 - 来自专栏机器之心
NeurIPS 2023｜真实、可控、可拓展，自动驾驶光照仿真平台LightSim上新了
机器之心专栏 机器之心编辑部 最近，来自 Waabi AI、多伦多大学、滑铁卢大学和麻省理工的研究者们在 NeurIPS 2023 上提出了一种全新的自动驾驶光照仿真平台 LightSim。 id=mcx8IGneYw 为什么需要自动驾驶光照仿真？ 相机仿真在机器人技术中，尤其对于自动驾驶车辆感知室外的场景非常重要。 通过相机模拟生成丰富的室外照明变化数据集，可以提高自动驾驶系统的鲁棒性。 常见的相机仿真方法一般基于物理引擎。这种方法通过设定 3D 模型和照明条件来渲染场景。但往往仿真效果缺乏多样性且不够逼真。 仿真系统的搭建 第一步：构建真实世界的可重新照明数字孪生体 为了在数字世界中重建自动驾驶场景，LightSim 首先从采集的数据中划分动态物体和静态场景。 真实可控的相机仿真 综合以上展示的所有功能，LightSim 实现了可控、多样化且逼真的相机模拟。以下视频展示了 LightSim 的场景仿真性能。
48110编辑于 2023-12-15
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