自动驾驶仿真工具之汇总

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近来想找一个开源免费的、针对高速场景的、使用便捷的自动驾驶仿真环境，进行了一些调研。可惜的是，大多数工具并没有找到他们具体支持什么、能做到什么程度的官方说明。参考这篇博文，将闭环仿真测试系统分为车辆仿真平台和自动驾驶软件两部分。像Baidu Apollo 和 Autoware 属于自动驾驶软件，他们更侧重于通过逻辑、算法控制车辆的行为，在这里不过多赘述。仿真平台侧重于提供虚拟场景的搭建，以测试自动驾驶软件的性能，现汇总如下：

1. CARLA（最新版本）

支持Linux 和 Windows，基于Unreal Engine。
Python API。
ROS-Bridge，支持ROS。
7 towns，基本覆盖了高速、城市、乡村、坡道、缺少交通信号、交叉路口等场景。
天气、光照等环境可调。
多种车辆、建筑物、行人模型，支持除radar外的主流传感器。
有分别提供RGB信息、深度信息、语义分类信息的Camera。
支持自行车、摩托车等模型。
可以自己导入地图，但是在使用RoadRunner生成自定义的地图时，会遇到一些问题。具体可以关注issues。
具体可参考我的这篇博文。

2. AirSim

支持Linux、Windows、PX4，基于Unreal Engine。
多种语言API，包括C++, Python, C# and Java。
支持ROS。
支持除radar外的主流传感器。
预定义的车辆模型和场景没有找到说明，猜测可以自定义。

3. PreScan

商用收费软件，主流。
只支持Windows。
图形化窗口操作，界面清晰友好。
不清楚破解版保留了多少功能。
参考博文

4. Udacity self-driving car

简单，对硬件要求低。
基于Unity，车辆模型可以自己通过Unity开发导入，不知道场景是否也可以这样做。猜测可以。
界面效果比较卡通。
侧重训练端到端的神经网络。不知道对于各种感知、融合、规划、控制的算法效果如何。
参考博文

5. LGSVL

支持Linux 和 Windows。
ROS/ROS2 integration。
Python API。
极其逼真的车内驾驶环境。
LGSVL Simulator 提供了官方教程，介绍如何与 Autoware 或者 Apollo（支持3.0和3.5）结合。Autoware 也已经将 LGSVL Simulator 嵌入到自己的系统。
Real world sensor models including LiDAR, RADAR, GPS, IMU, camera，support Velodyne 128, 64, 32 channels (VLS-128, HDL-64E, Ultra Puck, etc.), Continental RADAR
有分别提供RGB信息、深度信息、语义分类信息的Camera。
可以设置交通、行人、天气环境。
预置了多个城市的地图。也可以自己生成HD/vector maps。
可参考官方overview

6. 汇总7. 其他

参考《中国自动驾驶仿真技术研究报告2019》

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