Apollo 基于unity 的 自动驾驶仿真软件

最新推荐文章于 2025-10-19 22:59:36 发布
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本文介绍了Apollo Auto官方网站提供的数据集资源，该数据集对于自动驾驶算法的训练和验证至关重要，能够帮助研究人员和开发者提升车辆感知、定位及路径规划等核心功能。
自动驾驶仿真领域常见开源工具
qq_37346140的博客
07-19 1536
Bench2Drive 采用成功率和驾驶分数等指标，还具备多样化大规模官方训练数据、细致的技能评估等特点，为研究人员提供了在现实、全面和公平的环境中优化和评估端到端自动驾驶系统的关键工具，推动自动驾驶领域的发展。其基于 OpenSCENARIO 的特性，使得它能与其他遵循该标准的软件工具良好集成，方便研究人员和开发者在统一的场景描述规范下进行协同工作，推动自动驾驶技术的研究与发展，在自动驾驶领域有着广泛的应用和重要的地位。同时，它支持多种平台发布，包括 PC、移动设备、主机等，能满足不同用户的需求。
自动驾驶仿真软件汇总-2021
锡城小凯的博客
07-25 1万+
最近一直在找自动驾驶方向的开源免费、场景丰富并且使用方便的自动驾驶仿真软件。进行了一些资料的查找，现汇总如下： 1.Gazebo Gazebo平台可以提供在复杂的室内和室外环境中准确有效地模拟训练机器人的能力。它拥有一个强大的物理引擎，高品质的图形，方便的编程和图形界面。最重要的是，Gazebo是一个充满活力的社区免费。三维机器人模拟器Gazebo一般结合机器人操作系统ROS1/ROS2来测试。 优点 1.动力学仿真 可以连接多个高性能物理引擎，包括ODE，Bullet，Simbody和DART。 2
dotnet-一个用Unity创建的自动驾驶汽车模拟器
08-15
一个用Unity创建的自动驾驶汽车模拟器
一文梳理：自动驾驶仿真领域 10 款必知开源工具，从场景搭建到算法验证全覆盖
最新发布
dhjvjkjkjko的博客
10-19 296
这10款开源工具覆盖了自动驾驶仿真的全链条：从场景搭建（如 SUMO 和 OpenSCENARIO 提供基础）到算法验证（如 CARLA 和 AirSim 执行测试），再到性能分析（如 CARET）。它们多数支持互操作，例如将 SUMO 生成的交通流导入 CARLA 进行集成验证。开源生态不仅降低了开发门槛，还促进了社区创新。建议开发者根据需求组合使用这些工具：初学者可从 CARLA 或 LGSVL 入手搭建简单场景；进阶团队则利用 Apollo 或 Autoware.Auto 进行全栈测试。
自动驾驶UNITY源代码
10-16
一个公路自动驾驶的UNITYpackage，里面有大量汽车模型
Unity3D驱动的自动驾驶仿真平台SimuMap3D Pro详解
热门推荐
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。
基于Unity的自动驾驶
qq_38038123的博客
11-29 6641
1.流程 软件下载安装 数据采集 自定义dataset 搭建模型 训练模型 测试效果 2.软件下载及安装 1.下载地址：https://github.com/udacity/self-driving-car-sim 2.进入链接后可在选择自己的平台下载。 3.下载的是个压缩包，直接解压即可使用 3.数据采集 软件打开后首先会有如图所示的界面，即选择分辨率，画质，显示器。如若你的计算资源有限建议选择如图所示的参数即可。不然在计算资源达不到的情况下会产生比较大地延时，这里不建议。 进入后会让你选
自动驾驶车辆仿真模拟软件盘点
caelove的博客
05-24 5500
无人驾驶汽车真实上路后所要面临的外部环境是复杂多变的。通过利用仿真模拟软件可以检查算法，也可以训练无人车面对不同场景下的感知、决策等算法。 模拟平台有很多种，如果分类的话，可以分为两种：开源和收费的。从技术上分，也主要有两种：第一种是基于合成数据对环境、感知以及车辆进行模拟，这种模拟器主要用于控制与规划算法的初步开发上；第二种是基于真实数据的回放以测试无人驾驶不同部件的功能及性能。 开源模拟平台 Gazebo Gazebo平台可以提供在复杂的室内和室外环境中准确有效地模拟训练机器
那些年的自动驾驶仿真软件
Peace
10-06 1332
1. CARLA 基于Unreal. Ref: https://carla.readthedocs.io/en/stable/ https://github.com/carla-simulator 2. SVL Simulator 该项目由韩国LG Electronics公司建立，该公司位于美国加利福尼亚州的 America R&D Lab负责。 基于unity引擎，API是基于python，有点类似于CARLA。但让我感兴趣的是，LGSVL获得了Autoware...
自动驾驶仿真(一)—— 基于CarSim与Simulink的ABS系统仿真
zhudj08的博客
04-17 1万+
自动驾驶仿真一—— 基于CarSim与Simulink的ABS系统仿真1. 各大主流自动驾驶仿真软件2. Carsim仿真软件3. CarSim与Simulink联合仿真3.1 CarSim和matlab软件安装3.2 联合仿真配置3.3 联合仿真实例——ABS系统仿真分析3.3.1 滑移率相关知识3.3.2 ABS 系统结构组成3.3.3 ABS工作原理及控制策略3.3.4 仿真结果对比4.参考学习的书目教材 就自己手上还负责管理的一些自动驾驶仿真建模相关的项目，涉及如VTD建模仿真，Unity建模
unity 模拟自动驾驶 自动驾驶驾照系统
05-22
unity的模拟自动驾驶，可以直接用于商业，支持自动驾驶学习系统二次开发，vr展示，功能齐全。
Unity平台模拟自动挡驾驶汽车
12-17
自动挡汽车功能分析： （1）刹车数值用连续量0-255表示，连续量根据键盘按键按下时长进行递增，1秒后达到峰值，无论车辆处于前进挡还是倒挡，踩下刹车后车辆逐渐减速至0 （2）汽车分为四个挡位，停车挡P，倒挡R，空挡N，前进挡D （3）汽车启动后，松开刹车，车辆进入怠速模式，速度从0逐步提升至12KM/H （4）刹车数值用连续量0-255表示。车速对应1档0-10，2档11-20，3档21-40，4档41-60，5档61-80，6档81-最大值，对应峰值车速150KM/H （5）挂住P档，拉起手刹车辆停止。 （6）挂住R档，车辆可进行倒车操作。 （7）通过键盘A和D可以控制车辆左右转向 运行结果
进阶无人驾驶—百度Apollo安装与仿真平台
qq_45746068的博客
08-09 5766
课程介绍 Apollo作为自动驾驶平台，学习者如何从硬件、软件等方面快速入门。同时，课程还会介绍Apollo的部署安装以及仿真平台的使用。 一、Apollo自动驾驶架构介绍 我们还记得，自动驾驶硬件架构：一般采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达、超声波雷达等，一NVIDIA Drive PX2或者Xavier作为主要计算平台，在工业PC机上运行各种算法模块，通过线控技术控制车辆行驶。 下面我们开始介绍详细内容： 1.最底层的车辆平台 底层车辆平台执行Apoll
Apollo自动驾驶进阶课（9）——Apollo安装与仿真平台
qq_45577461的博客
08-18 1009
1.Apollo自动驾驶架构介绍 添加链接描述 2.Apollo平台的快速入门 添加链接描述 3.Apollo安装过程概述 添加链接描述 4.Azure仿真平台使用 添加链接描述
百度Apollo城市道路自动驾驶虚拟仿真赛（转载）
zhangrelay的专栏
04-07 3040
大赛简介 中国机器人及人工智能大赛是一项历史悠久、影响广泛的全国性学科竞赛。作为中国人工智能学会最早主办的竞赛之一，大赛已为我国培养了大量“能动手”、“敢创新”、“可协同”的复合型人才。目前大赛已列入中国高等教育学会发布的《2020 年全国普通高等学校学科竞赛排行榜》。第二十四届（2022年）中国机器人及人工智能大赛是由中国人工智能学会、慈溪市人民政府主办，百度Apollo成功加入其中的应用类赛项，竞赛旨在为锻炼学生自动驾驶软件算法开发与调试能力，为培养行业创新型综合人才提供演练平台。 参赛要求 ..
unity交通仿真_自动驾驶仿真该怎么玩
weixin_39758712的博客
11-28 1050
## 工作流水过去的时间总是特别焦虑，应该是离理想渐行渐远了。不停地问自己，未来3年什么定位。也许才是解决眼前焦虑和不决的好办法。回头看这一年，接触了一款新开源仿真平台:lgsvl。对每个新平台，前期会有几个月的学习，然后一些简单的二次开发：集成unity的地图插件，做城市道路/高速道路生成；引入了carla项目的python场景工具；然后一个很耗时的工程，把lgsvl迁移部署到docker/k8...
基于Unity的自动驾驶模拟总结(Apollo)
未知艺术家的博客
09-21 1万+
什么是Apollo平台 阿波罗是百度的全栈开放开源的自动驾驶软件平台。 上图是Apollo 3.5版本的架构图，我们可以看到阿波罗是从下往上的全栈式的平台，从硬件到各种感知器，到我们自主开发的Cyber实时操作系统，再到上面自动驾驶所有模块，从地图、定位、感知、规划、控制、人机交互各种模块。最顶层是云端的各种服务。我们可以看到云端各种服务里面有一个是Simulation，也就是自动驾驶的仿真，...
【Apollo】调试与仿真实践
HIT_Vanni的博客
11-14 2754
Apollo EDU-Pre发行版是为开发者能够对Apollo源码学习和实验而准备的一个轻量级发行版，其中包含Apollo Env Container（Apollo环境容器）的部署和使用脚本、Apollo Core（Apollo核心组件包）的安装脚本以及负责核心功能的edu-launch。该教程基于该学习版工程进行搭建。
python自动驾驶仿真器
05-27
### Python 自动驾驶仿真器及相关开源库 在自动驾驶领域，Python 是一种非常流行的编程语言，因为它具有丰富的生态系统和易用性。以下是一些与 Python 相关的自动驾驶仿真器、开源库及项目教程： #### 1. CARLA CARLA（Car Learning to Act）是一个广泛使用的开源仿真平台，支持多种自动驾驶场景的模拟。它以 Python 为核心接口，提供了丰富的 API 和工具链来开发和测试自动驾驶算法。CARLA 支持 OpenDrive 和 OpenScenario 标准[^3]，并且能够模拟多种传感器数据（如摄像头、激光雷达等）。以下是安装和使用 CARLA 的基本步骤： ```bash # 克隆 CARLA 仓库 git clone https://github.com/carla-simulator/carla.git cd carla # 安装依赖并编译 ./Setup.sh ./Build.sh ``` CARLA 提供了详细的 Python API 文档，用户可以通过这些 API 控制车辆行为、生成交通流以及读取传感器数据。 #### 2. AirSim AirSim 是由微软开发的一个开源仿真平台，最初用于无人机仿真，后来扩展到支持自动驾驶汽车仿真。AirSim 使用 Unreal Engine 或 Unity 构建环境，并通过 Python 接口与用户交互。其主要特点包括高精度物理引擎和多传感器支持。以下是 AirSim 的安装命令： ```bash # 安装 AirSim pip install airsim # 下载示例环境 git clone https://github.com/microsoft/AirSim.git ``` AirSim 提供了丰富的教程和示例代码，帮助开发者快速上手。 #### 3. LGSVL Simulator LGSVL Simulator 是另一个功能强大的开源自动驾驶仿真平台，专注于 Apollo 和 Autoware 等主流自动驾驶框架的集成。它支持 ROS 和 Python 接口，并提供多种预定义的地图和车辆模型。以下是安装 LGSVL 的基本步骤： ```bash # 安装 Docker 并拉取 LGSVL 镜像 docker pull lgsvlsimulator/simulator:2021.4 # 启动容器 docker run -it --rm \ -p 8090:8080 \ -p 8181:8181 \ lgsvlsimulator/simulator:2021.4 ``` #### 4. Huawei SMARTS 华为的 SMARTS 平台是一个高性能的自动驾驶仿真工具，支持复杂的交通场景模拟。它可以通过 Python 脚本进行配置和扩展。以下是 SMARTS 的安装步骤[^4]： ```bash # 克隆 SMARTS 仓库 git clone https://github.com/huawei-noah/SMARTS.git cd SMARTS # 安装依赖 bash utils/setup/install_deps.sh # 创建虚拟环境并安装包 python3.8 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -e '.[camera-obs,sumo,test,example]' --config-settings editable_mode=strict # 运行测试 make sanity-test ``` #### 5. NERF 和 3DGS 虽然 NERF（Neural Radiance Fields）和 3DGS（3D Geometry Synthesis）并非传统意义上的仿真器，但它们是自动驾驶仿真领域的前沿技术。这些技术利用神经网络表达空间，可以生成更真实的传感器数据，从而改善自动驾驶算法的训练效果[^2]。开发者可以通过 PyTorch 或 TensorFlow 实现相关模型。 --- ### 示例代码：CARLA 中的简单 Python 脚本 以下是一个简单的 Python 脚本，展示如何在 CARLA 中启动一辆自动驾驶车辆并读取传感器数据： ```python import carla # 连接到 CARLA 服务器 client = carla.Client('localhost', 2000) world = client.get_world() # 设置蓝图库和起点 blueprint_library = world.get_blueprint_library() vehicle_bp = blueprint_library.filter('model3')[0] spawn_point = world.get_map().get_spawn_points()[0] # 生成车辆 vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point) # 添加摄像头传感器 camera_bp = blueprint_library.find('sensor.camera.rgb') camera_transform = carla.Transform(carla.Location(x=1.5, z=2.4)) camera = world.spawn_actor(camera_bp, camera_transform, attach_to=vehicle) # 数据回调函数 def process_image(image): image.save_to_disk('output/%06d.png' % image.frame) camera.listen(process_image) # 模拟运行一段时间 world.wait_for_tick() ``` --- ###
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