构建中国交通模拟环境的CARLA自动驾驶模拟器

资源摘要信息:"Carla_simulator_Chinese是一个基于Intel开源模拟器CARLA的项目，旨在构建一个适合中国交通环境的自动驾驶汽车模拟器。该项目的目的是为了使研究人员能够在模拟环境中测试和验证自动驾驶算法，特别是那些针对中国特有的交通场景和规则进行优化的算法。 从描述中我们可以提炼出以下知识点： 1. Carla模拟器基础：Carla是一个开源的自动驾驶模拟器，由Intel支持。它提供了用于自动驾驶研究的高精度模拟环境，可以模拟复杂的交通场景和传感器数据，用于训练和测试自动驾驶系统。 2. 中国交通场景：该项目特别强调构建适应中国城市交通特征的模拟环境。这包括但不限于中国特色的交通规则、交通标志、道路结构、车辆类型、行人行为等，以及城市中的复杂交通交互场景。 3. 感知、本地化、路径规划和控制：这些是自动驾驶汽车的核心模块。感知涉及使用摄像头、雷达、激光雷达等传感器收集环境信息；本地化是确定车辆在地图上的位置；路径规划负责计算从当前位置到目的地的最优路径；控制则是指对车辆进行精确控制，以遵循规划路径。 4. 多摄像机+雷达解决方案：该模拟器集成了多摄像机和雷达传感器数据的处理，以模拟实际自动驾驶车辆上的传感器融合过程。这有助于验证和评估多传感器数据融合算法的可行性和有效性。 5. 自动驾驶汽车算法评估指标：在模拟器中设置了一系列评估指标，用于衡量自动驾驶算法的性能，包括但不限于精确度、响应时间、安全性等。 6. Carla模块化管道复制：该项目还涉及复制和整合Carla模拟器的模块化架构，这允许用户快速部署和测试各种自动驾驶算法，从而加速自动驾驶技术的研究和开发。 7. 技术栈：该模拟器支持在Ubuntu 16.04环境下运行，结合ROS、Python 3.5、水蟒（Python的一个版本）和Tensorflow 1.4.0等技术工具，为开发者提供了一套完整的开发环境。 8. 自定义中国城市地图：通过创建和定制中国城市地图，研究者可以模拟中国特有的城市交通环境，如北京、上海等大城市的交通模式，为开发适应这些城市复杂交通场景的自动驾驶系统提供必要的模拟环境。 该资源的命名格式表明它是一个名为carla_simulator_Chinese的项目，具体版本或主版本名为master。它可能包含了源代码、文档、配置文件和教程等，用于指导用户如何安装、配置、使用该模拟器，并进行自动驾驶汽车的模拟测试和开发。"