可能是最全的｜适合决策AI研究的自动驾驶模拟器评测（下篇）

已于 2022-03-15 20:57:35 修改
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分类专栏： 自动驾驶模拟器测评 文章标签： 人工智能 自动驾驶 机器学习 opencv 计算机视觉
于 2022-03-10 17:56:40 首次发布
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本文从决策AI的角度评测AirSim、TORCS、VISSIM和MetaDrive等自动驾驶仿真软件。Carla适合感知信息训练，AirSim支持多种车辆和传感器，TORCS侧重赛车AI，VISSIM适用于交通流仿真，MetaDrive轻量且高效。各模拟器各有优缺点，适用场景不同。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原创不易，大家多多鼓励呦，OpenDILab继续出精品。错过上次评测推送的，可戳如下链接。

可能是最全的 | 适合决策AI研究的自动驾驶模拟器评测（上篇）_m0_55289267的博客-优快云博客本文从决策 AI 研究的角度评测当下各种常见的开源自动驾驶仿真软件，从各个角度帮助读者分析和挑选适用于不同任务和场景的自动驾驶仿真器。https://blog.youkuaiyun.com/m0_55289267/article/details/123386162?spm=1001.2014.3001.5502

上期我们的评测总结如下：

CarSim是目前最接近真实世界的驾驶模拟器之一，是考虑车辆动力学模型下最适用于自动驾驶仿真研究的模拟器，主要用于车辆机械结构、传导和动力系统、能源消耗等车辆工程问题；

Carla

最低0.47元/天 解锁文章
SUMO二次开发——基于Flow Project
qq_43214726的博客
04-01 1022
利用flow project项目对sumo进行二次开发，从而更方便地进行交通仿真。结合已有安装配置教程，针对不少网友包括自己反映安装配置较难的问题，本文总结了小白在安装配置时更加细致的过程和经验。
可能是最全的 | 适合决策AI研究的自动驾驶模拟器评测（上篇）
m0_55289267的博客
03-09 2069
本文从决策 AI 研究的角度评测当下各种常见的开源自动驾驶仿真软件，从各个角度帮助读者分析和挑选适用于不同任务和场景的自动驾驶仿真器。
**交通工程中仿真软件种类繁多，它们在交通规划、设计和管理等方面发挥着重要作用。以下将对几种常见的交通仿真软件进行介绍。**
weixin_70682362的博客
12-12 1541
例如，VISSIM 是国内应用最为广泛的一款微观仿真软件，可在车道配置、交通组织、交通信号等约束的情况下分析交通与运输业务，检测运输工程和计划方案的可行性，对不同的备选方案进行评估。此外，交通仿真软件还可以模拟不同交通政策之间的协调配合，如交通需求管理政策与交通供给政策、公共交通优先政策与小汽车限制政策等，为交通规划者提供综合交通政策评估的方案。综上所述，交通仿真软件在交通规划中具有广泛的应用，可以为交通规划者提供准确的交通流量预测、优化交通组织、规划交通设施、评估交通安全和评估交通政策等方面的支持。
自动驾驶合集24
whaosoft143ai的博客
04-17 669
你几乎可以自定义交通场景中的任何部件——交通参与物、地图元素、环境的奖惩函数、新的行为模型导入。我们非常欢迎新功能的加入。目前智能体交互模块还没调试好，打包发布的流程也还在测试，预计在这个月底前正式发布V1.0.0版本。欢迎大家早早关注，加入discord社群来帮忙内测 QAQ。MetaDrive这是 @Blackmore 大神主导开发的仿真器，是一份非常nb的工作，唯一的缺点是我的仿真器在某些方面的性能干不过他的，只好灰溜溜去开发其他特色，避免成为竞品（手动狗头）。whaosoft aiot http:/
conda 安装库
微信号：RunsenLiu
03-16 3177
python库安装 pip install 库名 建议有python环境的 pip和conda anaconda 是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 安装时不要用 pip 安装 因为 pip 安装是不解析anaconda环境的，也就是很容易造成版本不同，甚至有时候无法导入库，又要重新删库，麻烦还要重装anaconda，因为conda...
《迪拜AI展：探寻中东人工智能发展的璀璨新篇》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
02-05 888
AI Everything Dubai 展会不仅是一场科技的盛宴，更是迪拜在人工智能领域飞速发展的生动写照。它见证了迪拜在人工智能技术研究与应用方面取得的显著成就，也展示了全球人工智能领域的最新发展趋势和创新成果。迪拜凭借其独特的地理位置、开放的经济政策和对科技创新的高度重视，正逐渐成为全球人工智能发展的重要枢纽。在政府的大力支持下，迪拜的人工智能产业生态不断完善，本土企业和新兴初创公司蓬勃发展，国际科技巨头纷纷入驻，为迪拜的人工智能发展注入了强大的动力。
自动驾驶虚拟仿真测试介绍（8）：仿真测试的不同层次
adsimtest的博客
07-19 3282
|作者版权所有，未经许可谢绝转载，转载请联系adsimtest@163.com。 “本篇介绍下什么是仿真测试的不同层次。” 自动驾驶汽车决策过程如下图所示：由各种传感器感知环境状态，并发送给控制器；控制器融合各种传感器的信号，并根据功能和算法的定义给出控制指令；最终由车辆上的执行器执行，使得车辆自动行驶。 根据上述提到的环境、传感器、控制器和车辆四种元素的状态的不同（是否用真实部件），可以进行不同层次的仿真测试。 01.层次一 这个层次的仿真测试，没有真实的部件，一般称为模型/软件在环测试，主要测试内容为
CVPR24冠军揭秘：告别单一轨迹，Hydra-MDP引领端到端自动驾驶规划新航向
soaring_casia的专栏
07-18 2511
Hydra-MDP在NAVSIM数据集上达到了最先进的规划性能。
vissim免修改时间工具_自动驾驶仿真工具需求
weixin_39637979的博客
11-06 695
禁止私自转载，转载请联系作者。2020/01/07 修改“可复现能力”为“稳定性”并增添相应表述。 2020/05/12 将“标准场景格式支持”转为“标准格式支持”，并增添对OSI的描述。自动驾驶仿真是自动驾驶相关产品落地时的重要辅助。先看看仿真这两个字，从词义上就可以看到，没有“真”是不行的。仿真的需求离不开真实性的需求。不能满足真实性的坏数据无法训练出真正有效的模型，也不能保证自动驾驶测试的可...
交通仿真软件SUMO的基本使用方法
01-14
本文档涉及交通仿真软件SUMO的基本使用方法，内容包括快速运行一个SUMO仿真，手动生成路网文件，手动生成需求文件以及生成需求文件的各种方式。
sumo与matlab的联合开发
09-19
matlab与sumo联合开发的参考文件，各函数用法解释。适用于无vissim正版的学者，可应用于交通仿真、车辆建模、sumo二次开发等相关研究。
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12-09
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如何快速跑一个sumo的交通仿真
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最近很多网友问到，如何快速按照自己规划的区域跑仿真，看到效果。其实整个交通仿真牵涉的内容比较多。但是如果只是简单的让它跑起来，其实还是很快的。很多的内容都是在跑起来以后再修改或者做调整的。比入信号灯、车道数目、转向方向等等，甚至是程序本身的跟驰模型和换道模型。先不管其他的，跑起来就是王道啊！ 1、下载路网 选择osm（OpenStreetMap）作为路网来源。通过Josm下载即可得到对应区域的
Sumo 搭建交叉路口交通流仿真平台
weijimin1的博客
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Sumo安装 注意事项：需要工具的使用需要环境变量的设置。需要包含文件Sumo安装路径下的bin和tools。 Sumo配置文件 Sumo中项目的配置文件的组成如下所示 节点文件 图 1 节点及边的拓扑图 Node的属性主要有id，x,y，type。 id 表示节点编号 x,y分别表示节点的x,y坐标 type有两种类型为priority和traffic_light，分别...
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1.sumo的工程结构         sumo解压之后可以得到四个文件夹（bin、data、docs和tools），bin文件夹下大部分为可执行文件，不同之处在于部分可执行文件并未封装，因此需要用命令行打开；docs文件夹主要包含examples和java、python等的帮助文档；tools中的工具多是用python编写。         通过浏览examples中的例子发现，sumo的仿...
强化学习carsim
最新发布
02-21
### 强化学习在CarSim中的应用 #### 应用背景 强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种机器学习方法，在自动驾驶领域有着广泛的应用前景。然而，由于实际驾驶环境中数据收集成本高昂以及安全性的考虑，通常采用仿真工具来进行初步研究和测试。对于汽车动力学特性复杂的场景而言，CarSim作为一款专业的车辆动力学仿真软件提供了良好的实验平台[^1]。 #### 实施方案概述 为了将RL应用于CarSim中，一种常见的方式是将其与MATLAB/Simulink相结合形成联合仿真环境。具体来说： - **建立连接接口**：通过S-functions或其他适当机制创建两者之间的通信桥梁； - **设计奖励函数**：针对特定任务目标设定合理的评分标准来引导agent行为优化过程； - **选择合适算法框架**：考虑到效率问题可优先尝试基于模型的方法以减少所需样本量并提高收敛速度； #### 示例项目介绍 一个具体的例子是在换道超车情境下的路径规划与轨迹跟踪控制。此案例不仅涵盖了基本的决策制定环节——即何时启动变道动作，还涉及到后续执行层面的内容如精确跟随预定路线行驶等问题。整个过程中运用到了Model Predictive Control (MPC) 技术辅助完成即时调整工作，从而确保了整体性能表现达到预期水平[^2]。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何初始化设置 function setupCarsim() % 加载CAR file 和 Simulink model... end ``` #### 面临挑战及解决方案探讨 尽管上述流程看似清晰明了，但在实践当中仍存在不少难点亟待克服。例如，当面对物理属性差异较大的不同车型时，预构建的动力学模型可能不再适用，这就要求能够快速适应新情况的学习能力。此外，模拟器同真实世界的差距也会给最终成果带来不确定性因素的影响。对此，可以通过引入迁移学习策略或是增强型现实技术等方式加以改善[^3]。
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