自动驾驶仿真引擎

接下来为大家讲解自动驾驶仿真环境有哪些，以及自动驾驶仿真引擎涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、LGSVL开源自动驾驶仿真器尝鲜1-基本操作
• 2、pixhawk4硬件在环仿真
• 3、自动驾驶仿真——CarlaRosBridge的获取、编译、启动
• 4、自动驾驶仿真软件:SCANeR使用介绍
• 5、仿真测试入门参考(22):CARLA的交通场景
• 6、【VISSIM】为无人驾驶车辆提供虚拟测试环境

LGSVL开源自动驾驶仿真器尝鲜1-基本操作

1、Ubuntu中安装pkg问题，可使用命令sudo apt install libvulkan1进行安装。开启仿真器时点击ok后仿真器突然关闭，需安装Nvidia驱动程序。仿真器相关记录路径在~/.config/unity3d/Editor/Player.log中。通过以上步骤，您可以初步掌握LGSVL开源自动驾驶仿真器的基本操作，并构建和测试自动驾驶系统。

2、LGSVL开源自动驾驶仿真器的基本操作主要包括以下几步：下载与安装：首先，需要从LGSVL的官方网站或相关资源库中下载最新版本的LGSVL仿真器。安装过程可能涉及解压文件、运行安装程序等步骤，具体根据下载的版本和操作系统而定。资源准备：初次使用时，需要下载官方地图库和车辆库资源。

3、LGSVL，由韩国企业LG电子于2019年初发布，是基于Unity开发的自动驾驶仿真器。已更新至20111版本，支持API基于Python，类似于CARLA。该仿真器获得了百度Apollo自动驾驶平台的官方支持，同时基于Apollo CyberRT进行仿真。本文将带您体验LGSVL的基本操作。

pixhawk4硬件在环仿真

1、硬件在环仿真模式下，需确保硬件组件正常连接。具体步骤如下：首先，将从无人机上拆下的 pixhawk4 v5 固件版本更新至 10。在主机上安装 PX4 系统。安装前需确保已安装所有依赖项。如遇安装问题，可以更新 setuptools 和 pip 工具以解决。安装过程可能提示缺少依赖，但只需按提示逐一安装即可。

2、PX4 SITL（开源自动驾驶仿真）基于Gazebo物理引擎，适合学习自动驾驶算法：开源生态：支持多旋翼、固定翼、VTOL等多种机型，可自由修改飞控代码。硬件在环（HITL）：可连接真实飞行控制器（如Pixhawk），验证硬件与软件协同效果。社区支持活跃：开发者论坛和教程资源丰富，适合技术背景较强的用户。

3、HIL（硬件在环测试）是MBD中不可或缺的一环，它通过连接完整的ECU与执行器模型，测试控制器在各种条件下的性能，如功能完备性和应对极端工况的能力，确保产品安全性。

自动驾驶仿真——CarlaRo***ridge的获取、编译、启动

1、自动驾驶仿真中，CarlaRo***ridge是一个关键工具，它连接Carla模拟器与第三方自动驾驶程序，如Autoware和Apollo，实现联合仿真。本文将指导你如何获取、编译和启动CarlaRo***ridge。

2、车辆配置通常通过JSON文件进行管理。这些文件包含了车辆的各项参数和设置。需要使用ro***ridge_server库来处理JSON与ROS话题之间的转换，以实现车辆配置在仿真器中的实时应用。运行与监控：启动仿真器并运行创建的仿真场景。观察仿真器中传感器的运行效果，以及车辆的自动驾驶表现。

3、构建仿真环境涉及添加ego车辆，基于地图和车辆创建场景，并在ROS中设置连接。车辆配置通过JSON文件管理，需使用ro***ridge_server库处理JSON与ROS话题的转换。***展示了仿真器中传感器的运行效果，但作者提到，仅仿真运行已对性能产生显著影响，预计与自动驾驶平台集成后会更卡顿。

4、在线连接安装：在车端使用sudo apt update && sudo apt install rosnoeticfoxglovebridge命令安装ros包，并启动foxglove_bridge服务。综上所述，Foxglove Studio是一款功能强大、易于使用的自动驾驶可视化软件，适用于数据仿真显示和在线连接实时显示等多种场景。

自动驾驶仿真软件:SCANeR使用介绍

1、启动TRAFFIC和SENSORS进程后，点击运行按钮开始仿真。总结在使用SCANeR进行自动驾驶测试与模拟时，需熟悉并掌握其各模块的功能与操作。通过上述步骤，可以构建复杂的虚拟环境，并进行自动驾驶车辆的仿真测试。此外，SCANeR支持与其他控制器（如simulink）的联合仿真，以实现更全面的测试和评估。对于联合仿真的具体步骤和遇到的问题，可与作者交流获取更多支持。

2、尽管这只是基础介绍，但SCANeR的高级用法如与Simulink联合仿真，需要进一步的学习和实践。遇到任何疑问，v：Gyhwinner是我交流的窗口，期待我们一起深入探讨更多的可能性。通过这段学习经历，我深刻理解了SCANeR在自动驾驶测试中的重要性，它不仅提升了我的技术能力，也对未来的项目开发产生了深远影响。

3、自动驾驶仿真测试中的CARLA和SCANER是两种不同类型的软件，它们各自在道路环境模拟、车辆模型和传感器获取等方面发挥着独特的作用。本文将深入探讨这两款软件的异同点，并提供学习相关知识的建议。CARLA和SCANER都是用于自动驾驶领域的重要工具。

4、选择适合的软件：根据自己的具体需求和开发环境，选择适合自己的仿真软件。如果对技术有深厚热情和追求创新，可以选择CARLA；如果更注重易用性和稳定性，可以选择SCANeR。深入理解软件特点：无论选择哪一款软件，都需要深入理解其特点和功能，以便更好地利用软件进行自动驾驶仿真。

仿真测试入门参考(22):CARLA的交通场景

运行ScenarioRunner，并指定OpenSCENARIO文件的路径。结果：CARLA渲染窗口将显示根据场景定义的变化，生成ego车辆和障碍车辆。运行结束后，可选择输出详细报告。通过上述步骤，您可以在CARLA中加载并运行基于OpenSCENARIO的动态交通场景，为自动驾驶车辆提供全面的仿真测试环境。

CARLA中的交通管理器（Traffic Manager）模块负责场景和交通流的模拟，而基于OpenSCENARIO格式的场景仿真因其通用性更受欢迎。因此，文章将详细介绍如何使用CARLA提供的场景运行器（ScenarioRunner）来模拟基于OpenSCENARIO的场景。

Carla简单入门2：同步、异步与交通管理器 同步 定义：在Carla中，同步模式确保了仿真效率和准确性，通过设定固定的时间步长，server会等待client处理完数据后才继续渲染。 关键函数：world.tick函数是同步模式的关键，它利用Python的Queue机制实现server与client之间的同步。

导入外部模型时，可以结合已有模型调整动力学参数，优化车辆性能，如加速、转向等。通过合理设置，CARLA可实现车辆在复杂交通场景下的自动驾驶性能模拟。综上所述，CARLA中的车辆动力学模型是一个高度复杂且精确的系统，能够为开发者提供强大的仿真工具，用于模拟和分析车辆在不同驾驶条件下的运动和力学特性。

总结起来，Carla与SUMO的联合同步仿真提供了一个全面评估自动驾驶性能的平台，通过构建仿真交通环境，可以有效地测试自动驾驶汽车在各种真实交通场景下的表现。此外，通过车辆类型映射、路网创建、交通需求生成以及同步仿真实现，联合仿真技术为自动驾驶研究和开发提供了强大的工具。

自动驾驶学习型决策算法常使用carla的leaderboard进行仿真测试，适逢CVPR2024有一场carla挑战赛，借此机会学习carla leaderboard的使用方法，即便不参与竞赛，也能有所收获。了解leaderboard的概览和安装教程，主要涉及系统设置与配置leaderboard。

【VISSIM】为无人驾驶车辆提供虚拟测试环境

自动驾驶车辆的可靠性验证已通过仿真技术实现。PTV Vissim这类软件可以在虚拟环境中评估自动驾驶车辆性能，模拟真实交通状况和基础设施，测试其驾驶行为和对交通流的影响。此软件具备模拟自动驾驶车辆特性及其与其他车辆交互的能力，支持从汽车制造商到交通部门的广泛客户。

VISSIM，作为自动驾驶技术的训练场，是PTV集团开发的交通流仿真软件。它在复杂场景下的自动驾驶测试中发挥着关键作用，通过模拟真实世界的交通环境，帮助开发者验证控制算法和硬件设备性能。

欢迎探索VISSIM这款革命性的多模式交通仿真软件，它由西门子公司研发，起源于道路与路口模拟，如今已拓展到交通枢纽的广阔领域。自VISSIM 0版本以来，其界面设计焕然一新，引入了COM接口，可满足驾驶模拟和无人驾驶的仿真需求。

结合其VISVAP/VAP模块，可以进行公交信号优先、感应信号优化等实时信号控制的逻辑编辑和仿真测试。开放COM接口后，VISSIM可应用于驾驶模拟场景的仿真以及无人驾驶环境的仿真。VISSIM软件界面在0版本后发生较大改变，界面更加灵活，可以根据需求调整大小和布局。基本界面包括路网编辑器和列表窗口。

PTV的Vissim是微观交通流仿真软件，模拟复杂交通环境和行人交互，适用于交通规划和应急模拟，也支持无人驾驶算法的测试。TESS NG和SUMO提供微观和宏观交通仿真，分别支持全交通场景和大规模连续交通，支持与城市交通系统和驾驶模拟器的整合。

关于自动驾驶仿真环境有哪些，以及自动驾驶仿真引擎的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。