自动驾驶仿真软件汇总-2021
最近一直在找自動駕駛方向的開源免費、場景豐富并且使用方便的自動駕駛仿真軟件。進行了一些資料的查找，現匯總如下：
1.Gazebo
Gazebo平臺可以提供在復雜的室內和室外環境中準確有效地模擬訓練機器人的能力。它擁有一個強大的物理引擎，高品質的圖形，方便的編程和圖形界面。最重要的是，Gazebo是一個充滿活力的社區免費。三維機器人模擬器Gazebo一般結合機器人操作系統ROS1/ROS2來測試。
優點
- 1.動力學仿真
可以連接多個高性能物理引擎，包括ODE，Bullet，Simbody和DART。
- 2.先進的3D圖形
Gazebo利用OGRE提供逼真的渲染環境，包括高質量的照明，陰影和紋理。
- 3.傳感器和噪音
從激光測距儀，2D / 3D攝像機，Kinect風格的傳感器，接觸式傳感器，力矩等等生成傳感器數據，可選的噪音。
- 4.插件
可開發機器人，傳感器和環境控制的自定義插件。插件可直接訪問Gazebo的API。
- 5.機器人模型
提供了許多機器人，包括PR2，Pioneer2 DX，iRobotCreate和TurtleBot。 或者使用SDF構建你自己的。
- 6.命令行工具
廣泛的命令行工具有利于模擬內省和控制。
- 7.云模擬
通過運用Gazebo的功能來整合現有的模型和傳感器。
應用
在無人駕駛車輛測試方面，github上有人用ROS動能和Gazebo 8做過一個Car Demo，車輛的油門、剎車、轉向和傳動都是通過一個ROS系統去控制。所有傳感器數據都是通過ROS發布，并且可以用RVIZ可視化。利用Gazebo功能整合現有的模型和傳感器，構建城市模型和一個高速公路交互場景，垃圾箱、交通錐和加油站等都來自Gazebo模型庫。在車頂處搭載一個16線激光雷達，8個超聲波傳感器，4個攝像頭和2個平面激光雷達。代碼可以從Github 網址得到。通過Nvidia-docker并從Docker Hub中提取osrt/car_demo進行嘗試。該平臺基于C++開發，系統要求ROS+Ubuntu環境。
開源地址
2.Carla
英特爾實驗室聯合豐田研究院和巴塞羅那計算機視覺中心聯合發布CALRA，用于城市自動駕駛系統的開發、訓練和驗證的開源模擬器，支持多種傳感模式和環境條件的靈活配置，論文中詳細評估并比較了三種自動駕駛方法的性能。
CARLA的開發包括從最基礎的直到支持城市自動駕駛系統的開發、訓練和驗證。除了開源代碼和協議，CARLA還提供了為自動駕駛創建的開源數字資源（包括城市布局、建筑以及車輛），這些資源都是可以免費獲取和使用的。
這個模擬平臺能夠支持傳感套件和環境條件的靈活配置。我們使用CARLA來研究三種自動駕駛方法的性能：傳統的模塊化流水線，通過模仿學習訓練得到的端到端模型，通過強化學習訓練得到的端到端模型。這三種方法在難度遞增的受控環境中做了評估，并用CARLA提供的指標進行性能測試，表明CARLA可以用來進行自動駕駛的研究。
官方網站
論文:CARLA：An Open Urban Driving Simulator
開源代碼
3.Apollo仿真平臺
百度Apollo仿真平臺作為百度Apollo平臺的一個重要組成部分,一方面用來支撐內部Apollo系統的開發和迭代,一方面為Apollo生態的開發者提供基于云端的決策系統仿真服務。Apollo仿真平臺是一個搭建在百度云和Azure的云服務,可以使用用戶指定的Apollo版本在云端進行仿真測試。Apollo仿真場景可分為Worldsim和 Logsim。Worldsim是由人為預設的道路和障礙物構成的場景,可以作為單元測試簡單高效的測試自動駕駛車輛,而Logsim是由路測數據提取的場景,真實反映了實際交通環境中復雜多變的障礙物和交通狀況。Apollo仿真平臺也提供了較為完善的場景通過判別系統,可以從交通規則,動力學行為和舒適度等方面對自動駕駛算法做出評價。
Apollo和Unity開發了真實的虛擬仿真環境，可以提供3D的虛擬環境，道路和天氣的變化。
最近,百度也提出了一種新的數據驅動方法,用于自動駕駛的端到端仿真:增強自主駕駛模擬(AADS)。此方法利用模擬的交通流來增強真實世界的圖像,以創建類似于真實世界渲染的照片般逼真的模擬場景。具體來說,建議使用 LiDAR 和相機掃描街景。將輸入數據分解為背景,場景照明和前景對象。同時,提出了一種新的視圖合成技術,可以在靜態背景上改變視點。前景車輛配有計算機 3D 模型。通過精確估計的室外照明,可以重新定位 3D 車輛模型,計算機生成的行人和其他可移動主體,并將其渲染回背景圖像,以創建逼真的街景圖像。此外,模擬交通流量,合成物體的放置和移動,捕獲真實世界的車輛軌跡,這些軌跡看起來很自然并且捕捉現實世界場景的復雜性和多樣性。
Apollo官網
4.LGSVL Simulator
LGSVL Simulator是LG的硅谷實驗室基于Unity引擎研發的一款開源自動駕駛模擬器。**它提供了和開源自動駕駛平臺Autoware和Baidu Apollo 的集成。**用戶可以在Unity內在3D場景的基礎上進行標注并導出成和自動駕駛系統相匹配的高精地圖格式。同時它也提供了包括激光雷達,毫米波雷達,GPS,IMU,攝像頭的傳感器仿真的支持,可以同步輸出傳感器的原始結果和真值。下圖是和Apollo聯合運行的截圖。
LGSVL官網
搭建自動駕駛閉環仿真測試平臺 LGSVL simulator (release 2019.04 版本) + Autoware (1.11版本)
5.AirSim
開源，跨平臺，支持Linux、Windows、PX4，基于Unreal Engine，有Unity版本（實驗版）。
Microsoft/AirSim
多種語言API，包括C++, Python, C# and Java。
支持ROS。
論文發布于2017年，主要針對四旋翼飛行器的。后來擴展了自動駕駛汽車。
論文
支持Camera、Imu、Magnetometer（地磁）、Gps、Barometer（氣壓計）、Distance、Lidar等傳感器。
核心組件包含 environment model, vehicle model, physics engine, sensor models, rendering interface, public API layer and an interface layer for vehicle firmware。
6.SUMO
SUMO，全稱Simulation of Urban Mobility，是開源、微觀、多模態的交通仿真軟件，發展始于2000年。它純粹是微觀的，可以針對每輛車進行單獨控制，因此非常適合交通控制模型的開發。學習SUMO是一個趨勢，但是會涉及路網文件、車輛文件等文件的編寫，所以最好有些編程基礎，在理解的基礎上套用就足以實現一些簡單的仿真。總結來說，SUMO有以下優點：
開源，容易獲取
易提取車輛與道路信息
自帶有很多跟馳模型和換道模型（如IDM、ACC、CACC跟馳模型）
VISSIM無法進行模型的開發，而SUMO可以利用TraCI（(Traffic Control Interface)）接口用Python語言實現模型開發
可以導入VISUM, Vissim, Shapefiles, OSM, RoboCup, MATsim, OpenDRIVE, and XML-Descriptions（可導入地圖）
SUMO學習入門
官網入口
7.PTV Vissim(有很多xx版)
Vissim 是德國 PTV 公司提供的一款世界領先的微觀交通流仿真軟件。Vissim可以方便的構建各種復雜的交通環境,包括高速公路,大型環島,停車場等,也可以在一個仿真場景中模擬包括機動車,卡車,有軌交通和行人的交互行為。它是專業的規劃和評價城市和郊區交通設施的有效工具,也可以用來仿真局部緊急情況交通的影響,大量行人的疏散等。Vissim 的仿真可以達到很高的精度,包括微觀的個體跟馳行為和變道行為,以及群體的合作和沖突。Vissim 內置了多種分析手段,既能獲得不同情況下的多種具體數據結果,也可以從高質量的三維可視化引擎獲得直觀的理解。無人駕駛算法也可以通過接入 Vissim 的方式使用模擬的
高動態交通環境進行仿真測試。
8.PreScan(有很多xx版)
Prescan原作為ADAS測試仿真專用軟件，近幾年來由于無人駕駛技術的興起，越來越多的無人駕駛團隊迫切的需要一款軟件來實現對無人駕駛車輛進行軟件在環，硬件在環的檢測。Prescan在其做智能輔助駕駛仿真的基礎上，開發改進以滿足無人駕駛仿真的需求，雖然還有部分缺陷，比如物理傳感器暫未提供，車輛動力學模型性能不夠，自由度不高（最高自由度11？待考證，求糾正），價格昂貴，只支持windows系統（現在幾乎所有無人駕駛算法都在linux系統上運行），但是，仍然可以稱作為無人駕駛仿真的大哥，這和它的優勢如簡單易上手，兼容性好，可以通過simulink支持多種語言開發驗證算法等密切相關。更詳細的介紹，可以去prescan官網查看，安裝可以百度，有很多教程，請支持正版，請勿使用盜版軟件用作商用。
無人車系統仿真相關軟件介紹-prescan
Prescan（一）：無人駕駛仿真軟件簡介
9.CarSim(有很多xx版)
CarSim, 還有相關的 TruckSim 和 BikeSim 是 Mechanical Simulation 公司開發的強大的動力學仿真軟件,被世界各國的主機廠和供應商所廣泛使用。CarSim 針對四輪汽車,輕型卡車,TruckSim 針對多軸和雙輪胎的卡車,BikeSim 針對兩輪摩托車。CarSim 是一款整車動力學仿真軟件,主要從整車角度進行仿真,它內建了相當數量的車輛數學模型,并且這些模型都有豐富的經驗參數,用戶可以快速使用,免去了繁雜的建模和調參的過程。**CarSim 模型在計算機上運行的速度可以
比實時快 10 倍,可以仿真車輛對駕駛員控制,3D 路面及空氣動力學輸入的響應,模擬結果高度逼近真實車輛,主要用來預測和仿真汽車整車的操縱穩定性、制動性、平順性、動力性和經濟性。**CarSim 自帶標準的 Matlab/Simulink 接口,可以方便的與 Matlab/Simulink 進行聯合仿真,用于控制算法的開發,同時在仿真時可以產生大量數據結果用于后續使用 Matlab 或者 Excel進行分析或可視化。CarSim 同時提供了 RT 版本,可以支持主流的 HIL 測試系統,如 dSpace和 NI 的系統,方便的聯合進行 HIL 仿真。
CarSim快速入門(一)
10.Webots
Webots也支持自動駕駛哦~
官方文檔
Reference
- 《中國自動駕駛仿真技術研究報告2019》
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/73377954
- https://mp.weixin.qq.com/s/Qhx7TTZEgpFFjyBWyUkOgA
- https://blog.csdn.net/seeseeatre/article/details/80107724
總結
以上是生活随笔為你收集整理的自动驾驶仿真软件汇总-2021的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Bookshelf 2 简单DFS
- 下一篇： ArcEngine开发体验(附许可)