自动驾驶仿真软件简介----CARLA&Gazebo&LGSVL&Others
CARLA
CARLA 是一个免费提供的人工智能驾驶研究平台。它通过模块化设计实现了对ADAS系统功能的有效模拟与验证。该平台基于虚幻引擎构建，并支持丰富的API接口以满足各类测试需求。CARLA旨在覆盖ADAS系统的多个应用场景：包括感知算法训练与行为策略学习等各个方面。作为专为自动驾驶技术开发的工具包之一，在其发布前已得到社区广泛的支持与参与，并持续丰富其功能体系
由可扩展的客户端-服务器体系结构构成的CARLA系统，在仿真过程中将相关任务部署于服务器端进行处理，并结合世界状态及其参与者进行更新处理，并结合传感器渲染技术以及物理模拟的过程；以生成逼真且具细节的真实场景为目标，在这种环境下建议配置高性能专用GPU以加速运算；而这些模块则负责控制模拟场景中的代理实体，并对虚拟环境参数设置进行管理；同时所有客户端模块的操作均可以通过CARLAAPI来进行配置；系统还提供了一系列可复用的城市构建块，并支持多样化的天气模式以及灵活配置的任务套件；最后该系统采用RTrees算法来优化路径规划查询效率（如道路边缘附近的最优航点）。
最新版本中，CARLA配备了更加精准的车辆体积参数以及真实的物理特性（包括车轮摩擦、悬架系统和质心位置）。这些细节在车辆转弯或碰撞时具有重要意义。除此之外，在场景中整合并安装交通灯和停车标志的过程已实现了自动化。
CARLA开发了一个依赖于RSS库的安全保证模块。该模块负责通过传感器信息维持车辆控制状态。另一种说法是 RSS通过传感器数据设定不同场景或状态，并据此决定适当的应对措施。情境详细描述了自我载体与环境元素所处的状态。借助OpenDrive信号系统，RSS模块能够考虑到不同的路段，并据此评估路口的优先级和安全性。
Gazobe
Gazebo是一款具有开放源代码特性的三维多机器人仿真软件包。该软件具备良好的扩展性和设计灵活性，并能在多种主流操作系统上运行。它能够构建多样化的室内与室外场景。
基于关键组件设计的核心系统架构中包含了三个主要模块：物理模拟框架、三维图形显示系统以及数据通信网络。其中，物理模拟框架支持定义虚拟物体的关键属性——包括质量参数、摩擦特性、运动速度以及惯性效应——从而确保模拟场景的真实度与准确性。Gazebo系统以开放源代码动态引擎（ODE）作为其默认选择，并提供了包括Bullet Physics Engine、Simbody等在内的多种替代解决方案以满足不同的开发需求。在图形显示方面，则采用了面向对象图形渲染框架（OGRE）作为其图形显示的核心模块，在此基础上实现了创建互动式三维场景的能力。通过通信组件实现了系统各部分之间的协调运作，并通过扩展接口让用户能够便捷地接入额外功能以增强系统的灵活性与可扩展性
任何3D场景都由两个关键要素构成，在Gazobe术语体系中，这些概念分别被称为world和model。world被定义为表示三维空间的虚拟环境，并且能够涵盖室内环境以及户外景观。它通常采用SDF格式文件进行描述，并带有点扩展名格式。world实际上是由一个或多个model组合而成的复杂系统。而model则代表任何三维实体，在这里既可以指静态物体如桌子、房屋、传感器或机器人等静止不动的对象，也可以指动态物体如移动设备或其他机械装置等运动变化的事物。值得注意的是，在SDF格式下不仅可以定义物体的基本属性如视觉特征、质量和碰撞特性等物理属性相关参数信息，并且还可以通过构建插件来调节仿真各个方面的工作状态参数设置等高级功能特性参数设置选项。此外,Gazobe拥有庞大的社区支持资源库,这使得用户不仅能够轻松地与其他开发者分享自己创建的内容,还能够从中学习并借鉴他人的实践经验积累成果
最后一段展示了Gazebo作为一个专有的模拟器, 但它常与其他系统如ROS集成使用, 能够模拟各类机器人系统. 该GitHub仓库详细展示了...该场景模拟了普锐斯汽车在M城市行驶, 进一步突显了其在复杂环境中的强大表现.
LGSVL
LG电子美国研发中心（LGSVL）是一个先进多机器人系统平台
模拟器有不同的组件。为AV开发者提供开发、测试和验证平台的用户AD stack。模拟器支持ROS1、ROS2和Cyber RT消息。这有助于将模拟器与Autoware和百度阿波罗连接起来，后者是最流行的AD stacks。此外，多个AD模拟器可以通过ROS和ROS2桥接器（用于Autoware）和定制桥接器（用于百度阿波罗）与模拟器同时通信。LGSVL模拟器利用Unity的游戏引擎，帮助生成基于高清渲染管道（HDRP）技术的照片逼真的虚拟环境。模拟引擎为模拟环境模拟（交通模拟和物理环境模拟）、传感器模拟和车辆动力学提供了不同的功能。模拟器提供了一个Python API来控制不同的环境实体。此外，传感器和车辆模型通过设置JSON文件来提供一组可定制的传感器，该文件支持内部和外部参数的规范。模拟器目前支持摄像机、激光雷达、IMU、GPS和雷达。此外，开发人员可以定义定制的传感器。模拟器提供了各种选项，例如分段和语义分段。此外，LGSVL还提供功能样机接口（FMI），以便将车辆动力学模型平台集成到外部第三方动力学模型中。最后，基于3D环境指定天气条件、白天时间、交通代理和动态参与者。LGSVL的一个重要功能是从3D环境导出高清地图。
分析
- 观察1:LGSVL和CARLA系统被认为是实现自驾汽车端到端测试的理想方案。这些系统不仅能够实现感知、地图绘制、定位以及车辆控制等功能，在实际应用中还能够充分展现其内置的自动化能力。
- 观察2：虽然Gazebo是一个广受欢迎的机器人模拟器工具，在构建动态场景方面需要投入较多的时间与精力资源。因此，在测试自动驾驶汽车系统的全面性方面并不适合作为主要选择。
- 观察3: MATLAB/Simulink是实现上层算法研究的重要平台之一。该平台凭借清晰展示逻辑架构的优势而受到高度评价，并且其内置的快速绘图功能也大大提升了分析数据的工作效率。
- 观察4：CarSim专注于提供高精度的车辆动态模拟服务。然而由于其实现模块较为简单，在设计复杂的上层算法时就显得力不从心。
- 观察5：PreScan软件系统在构建复杂的真实环境以及模拟多变天气状况方面表现出了色。
