自动驾驶绕不开的仿真！LightSim：从零搭建一套真实可控&可扩展的平台

最新推荐文章于 2025-07-24 17:46:24 发布
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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

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今天自动驾驶之心邀请来了多伦多大学博士生&Waabi研究员—王靖康！为大家分享真实、可控、可扩展的自动驾驶仿真平台LightSim！

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【Proteus仿真】51单片机过零检测触发控制光耦+可控硅调光电路
perseverance51博客
05-23 7963
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自动驾驶仿真平台搭建一：Carla视频流送
zataji的博客
05-26 2132
在使用carla的时候，有平台的话可以提高效率，因此想结合labview和carla设计一个仿真平台-labcar。其实carla对python的兼容性更强，想过用pyqt或者vue+flask方法去设计仿真平台，但是考虑到上位机的UI设计和硬件控制还是labview更有优势一点
lightsim软件
12-31
PC-SIMFO optical Fiber system simulator 简单的光纤信号系统模拟软件，此版本仅为demo版本，无需安装，解压后即可使用
Carla自动驾驶仿真七：CARLA&SUMO真实世界交通流仿真
zataji的博客
02-25 7480
OpenStreetMap（OSM）是一个合作项目，旨在创建一个自由且可编辑的世界地图。它由志愿者使用GPS设备、航空摄影、其他免费资源或者直接的地面观察来收集数据。
Unity3D驱动的自动驾驶仿真平台SimuMap3D Pro详解
lovely_yoshino的博客
11-22 1万+
SimuMap3D Pro是一个先进的自动驾驶仿真数据采集平台，基于Unity3D开发的仿真环境，旨在为研究和开发自动驾驶技术提供高质量的数据支持。该平台能够采集并输出以BEV（鸟瞰视角）为基础的车辆、车道线及其他相关数据，为自动驾驶算法的训练和测试提供必要的环境和条件。但是这个项目还没有完全开放源代码。这个软件平台目前只是开源了相关的工程以及调用接口，没有完全开源。个人如何从零构建SimuMap3D数据采集仿真平台。
【数字孪生】Carla 自动驾驶仿真平台全攻略指南 | 学习资料汇总大全
Hello！大家好，我是清流君，愿我的分享能助您一臂之力。荣幸与您共探移动机器人世界！✨
11-04 5538
本篇博客是博主在学习 Carla 仿真平台的过程中参考过的学习资料，这些资源不仅质量高，而且实用性强，亲身体验后觉得非常有效。因此，博主整理了这些资料，希望与大家分享，共同学习和进步。   本篇博客汇总了 Carla 的安装过程、与 ROS 的集成以及如何导入自建地图和车辆模型等学习资料，分享给大家共同学习，帮助大家快速上手 Carla 。
从零搭建本地PLC仿真环境：SIMATIC_PLCSIM_Advanced、Portal、KEPServer、OPCUA客户端工具
Heartsuit的博客
03-26 1万+
近期在为一个工业控制领域的上位机数采项目进行技术预研，苦于手头没有PLC硬件设备，为了快速、完整地体验下从 PLC 数据采集、传输到上位机进行存储、展现的完整流程，决定基于 SIMATIC_PLCSIM_Advanced_V3 、 TIA Portal V16 、 KEPServerEX6 以及 UAExpert 搭建西门子 PLC 的仿真环境。整体组件的架构： PLC是TCP服务器； KEPServer是TCP客户端，同时也是OPC服务器，并且自带了是OPC客户端； UAExpert是OPC客户端。
OpenScenario场景仿真结构思维导图：编程化搭建自动驾驶仿真场景利器，涵盖多种路况模拟与关键词检索辅助
YQCmKbRMrFb的博客
11-13 1988
OpenScenario作为自动驾驶仿真，具有强大的场景仿真功能，可以帮助研究人员和开发人员更好地理解和掌握自动驾驶技术的实际应用和可能存在的风险。同时，我们也建议用户在使用过程中，注意遵守相关的规范和标准，确保仿真结果的准确性和可靠性。OpenScenario是自动驾驶仿真carla推出的场景仿真标准，该标准不仅提供了一个仿真平台，更有助于实现自动驾驶的全面闭环测试。编辑场景：根据实际需要，对场景进行进一步的编辑和调整。遵守规范：在使用过程中，需要遵守相关的规范和标准，确保仿真结果的准确性和可靠性。
自动驾驶仿真超全综述：从仿真场景、系统到评价
@steveyg
03-19 7495
文章来源：https://www.sohu.com/a/435321552_120847142 一个自动驾驶仿真软件的运行可视化界面 什么是自动驾驶仿真？个人来下一个不成熟的定义，自动驾驶仿真是借助计算机虚拟技术对实际交通系统进行某种层次的抽象。 仿真的重要性已经不容置疑，自动驾驶想要大规模商业化落地，仿真是绕不过去的。为什么？因为自动驾驶的核心痛点之一就是成本，而仿真测试能把大量自动驾驶开发和测试的成本转化为GPU的物料成本和工程师的知识经验成本，进而大大缓解该痛点。 当前，几乎每家自动驾驶公
【电力电子技术AC-DC】电容滤波的单相不可控整流电路simulink仿真
qq_39400324的博客
02-02 1万+
电力电子技术 电容滤波的单相不可控整流电路simulink仿真一、电路图二、工作状态1.ωt∈(-δ，0)2.ωt=03.ωt∈(0，θ)4.ωt=θ时刻5.ωt∈(θ，π)期间感容滤波：三、Simulink仿真1.提出问题2.问题分析3.元件选取4.功率因数测量子电路5.主电路6.实际效果图四、仿真文件获取五、其余电力电子电路 一、电路图   电容滤波的单相不可控整流电路常用于小功率单相交流输入的场合。目前大量普及的微机、电视机等家电产品中所采用的开关电源中，其整流部分就是下图所示的单相桥式不可控整流电
自动驾驶仿真平台Carla从入门到放弃
莫大逗比嘟嘟
05-06 1万+
一、Carla的基本概念 人工智能、5G和V2X技术的不断发展使得自动驾驶成为可能。近几年，自动驾驶发展迅速，在科技新闻上经常可以看到自动驾驶的身影，而从事自动驾驶相关软、硬件研究的高效研究所和公司也越来越多，既有传统的汽车巨头，也有新兴的电动车巨鳄，既有互联网巨头，也有初创企业，自动驾驶可谓是风口是上的风口。 自动驾驶的落地需要使用大量的数据训练模型，同时也需要完成大量的不同驾驶环境的验证。然而大量的训练数据和环境验证全部都使用实车进行测试是不现实的，因为涉及...
自动驾驶技术平台分享：百度Apollo开放平台8.0再升级，更简单，更便捷，更高效
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石臻臻的杂货铺(szzdzhp001)
12-28 1万+
在自动驾驶不断发展的今天，百度以Apollo平台入手，实现了全无人自动驾驶的运营、大规模的人才培养以及更简便的平台搭建，我们可以快速轻松的学习，提前进入下一个热点方向。
VTD仿真方案：构建自动驾驶环境测试平台
VTD自动驾驶仿真测试方案，由VIRES Simulationstechnologie GmbH提供，是一项专注于智能驾驶和自动驾驶系统开发、测试与验证的软件工具集。该方案的核心是VIRES Virtual Test Drive (VTD)，它在2017年7月12日发布，...
51c自动驾驶~合集8
最新发布
whaosoft~aiotの开发板商城
07-24 772
我们来看一下端到端自动驾驶算法的当前发展状况，并进行简要总结。首先，探讨端到端算法的研究背景。端到端算法框架是什么？它与传统算法有何区别？我们来看这个pipeline的第一行，这是传统自动驾驶算法的流程：先进行感知，然后预测，最后规划。每个模块的输入输出不同。感知模块的输入是图像或激光雷达数据，输出边界框作为预测模块的输入；预测模块 输出轨迹，再进行规划。这是传统算法的流程。端到端算法的输入是原始传感器数据，直接输出路径点。输出路径点与控制信号本质相同，因为从路径点到控制信号有固定算法转换。
自动驾驶中各传感器的优缺点
wynn1123的博客
07-21 806
摄像头具备高分辨率、宽动态范围等特点，在车道识别、交通标志检测等场景中成本优势显著。：可捕捉色彩、纹理等高层语义信息，辅助决策系统理解复杂路况（如识别红绿灯状态、道路标志文字）：与激光雷达、毫米波雷达等传感器组合使用时，能提升系统对复杂环境的感知能力。
用马尔可夫模型进行自动驾驶安全分析
NewCarRen的博客
07-23 597
自动驾驶汽车安全评估面临计算瓶颈，传统马尔可夫模型虽被ISO26262等标准推荐，但成本高昂。本研究提出用深度学习替代马尔可夫过程，通过五状态模型验证神经网络可准确预测状态概率分布（平均MSE<1e-3）。该方法不仅能解决自动驾驶安全分析的效率问题，还可拓展至电力、制造等领域的失效分析。尽管预测存在小幅偏差，但研究表明神经网络能有效学习马尔可夫行为，未来通过超参数优化可进一步提升精度。
ROS-Base：自动驾驶的“传统功夫”
MonkeyDhouzi的博客
07-24 359
自动驾驶为何千篇一律？ROS架构仍是量产主流 目前多数车企的自动驾驶系统采用ROS-base架构，将功能拆分为感知、预测、规划和控制等模块，通过ROS（机器人操作系统）协调运行。该架构工程成熟、易于调试，但存在误差累积、泛化能力弱等局限。尽管大模型和端到端方案兴起，ROS仍因高可靠性成为主流选择。 高精地图是关键依赖，提供精准定位和道路信息，但也带来高成本、更新慢等问题，促使车企探索“轻地图”方案。国内厂商如华为、小鹏通过优化模块和引入BEV感知提升性能，但核心仍是ROS架构。 未来，端到端自动驾驶可能取代
时间序列预测Python机器学习应用
木头大左的博客
07-23 1033
时间依赖性：当前值受过去值的影响。趋势性：数据可能呈现长期上升或下降的趋势。季节性：数据在固定周期内重复出现的模式。噪声：随机波动，无明显规律。
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