该项目是一个用于研究具身人、无人车、无人机的高保真开源模拟器。 基于 Carla-DReyeVR 和 OpenSim 开发,旨在支持人车系统的开发、训练和验证。 除了开源代码外,还提供了为此目的创建的可自由使用的开放数字资产(城镇布局 、建筑 、车辆 、行人 、道具 等)。 该模拟平台支持 传感器 、数据合成 、交通管理器 、多物理场仿真 、行人导航 、Python接口 等的标准规范。 详细介绍请参考 模拟器文档 。

1. 使用并执行 模拟器下载工具 ,然后双击生成的 hutb 目录下的可执行文件;
2. 使用pip install PythonAPI/carla/dist/hutb-*.whl安装特定 Python 版本的工具包,运行以下脚本在场景中 生成车辆和行人 :

   python PythonAPI/examples/generate_traffic.py

   手动控制行人 :

   python PythonAPI/examples/manual_control.py --filter walker.pedestrian.*

   使用 config.py 切换 到 VR 模式 ,使用键盘W、A、S、D等进行控制,Z为倒档:

   python config.py --map Town10HD?GAME=VR

   切换到 无人机模式 :

   python config.py --map Town10HD?GAME=AIR

使用git clone或从此页面下载项目。请注意,hutb分支包含最新版本以及最新的修复程序和功能。 然后按照 如何在Windows上构建中文说明 、如何在Linux上构建 中的说明进行操作。

• 处理器:Intel i7 gen 9th - 11th / Intel i9 gen 9th - 11th / AMD ryzen 7 / AMD ryzen 9
• 内存:+16 GB
• 显卡:NVIDIA RTX 2070 以上
• 操作系统:Windows 10+、Ubuntu 18.04+、MacOS 12+。

与模拟平台相关的存储库:

• 相关应用: 包括 感知 、规划 、控制 、端到端 、大模型 、行人 、智能体 、可解释 等
• 自动驾驶排行榜: 用于验证自动驾驶技术栈的自动平台
• Scenario_Runner: Carla 0.9.X中执行交通场景的引擎
• ROS-bridge: Carla 0.9.X和ROS的接口
• 驾驶基准: 用于自动驾驶任务的基准工具
• AutoWare AV stack: 连接AutoWare AV 栈和 Carla 的桥接器
• 地图编辑器: 独立的GUI应用程序,可通过红绿灯和交通标志信息增强RoadRunner地图
• 强化学习: 各种强化学习模型的代码

除了文档之外,还为用户创建了一些附加内容。这是一种涵盖不同主题的好方法,例如对特定模块的详细解释、功能的最新改进、未来的工作等等。

• 常规
  • 艺术改进:环境和渲染 — 视频 | PPT
  • 核心实现:同步、快照和地标 — 视频 | PPT
  • 数据摄入 — 视频 | PPT
  • 行人及其实现 — 视频 | PPT
  • Carla 中的传感器 — 视频 | PPT
• 模块
  • 交通管理器的改进 — 视频 | PPT
  • 模拟器的 Mujoco 插件 — mujoco_plugin
  • 模拟器的无人机插件 — air
  • VR 驾驶 — interbehavior
  • 汽车软件与ROS的集成 — 视频 | PPT
  • ScenarioRunner简介 — 视频 | PPT
  • OpenSCENARIO 支持 — PPT
  • 人运动的生物力学 — 教程 | PPT | 示例
• 特点
  • 与SUMO和PTV Vissim的联合仿真 — 视频 | PPT
  • RSS-lib 的集成 — PPT
  • 外部传感器接口(External Sensor Interface,ESI) — 视频 | PPT
  • OpenDRIVE 独立模式 — 视频 | PPT