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以下是目前主流的 开源自动驾驶模拟器，适用于算法开发、测试和研究：
1. CARLA
- 官网/GitHub: carla.org | GitHub
- 许可证: MIT
- 特点:
- 基于虚幻引擎（Unreal Engine），提供高保真城市场景（支持天气、光照变化）。
- 支持摄像头、激光雷达（LiDAR）、GPS、IMU 等传感器仿真。
- 内置交通流控制、行人行为模型和动态障碍物。
- 与 ROS/ROS2、Autoware、Apollo 等自动驾驶框架集成。
- 支持 Python/ C++ API 控制场景和车辆逻辑。
- 适用场景: 感知算法验证、端到端强化学习训练、多车协同测试。
2. LGSVL Simulator
- 官网/GitHub: lgsvlsimulator.github.io | GitHub
- 许可证: MIT
- 特点:
- 由 LG 电子开发，与 Apollo、Autoware 等平台深度集成。
- 支持 Unity 引擎渲染，提供城市和高速场景。
- 传感器仿真（LiDAR、雷达、摄像头）支持自定义参数。
- 支持 ROS/ROS2 通信和硬件在环（HIL）测试。
- 提供高精地图编辑工具和场景脚本化生成。
- 适用场景: 与 Apollo 或 Autoware 配套使用，多传感器融合测试。
3. AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation)
- 官网/GitHub: microsoft.github.io/AirSim | GitHub
- 许可证: MIT
- 特点:
- 微软开发，支持无人机和自动驾驶车辆仿真。
- 基于虚幻引擎或 Unity，提供物理精确的传感器数据（RGB、深度、分割图像）。
- 支持 PX4、ROS 和强化学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）。
- 可扩展性强，支持自定义地图和传感器配置。
- 适用场景: 无人机与车辆协同仿真、计算机视觉模型训练。
4. TORCS (The Open Racing Car Simulator)
- 官网/GitHub: torcs.sourceforge.net | GitHub
- 许可证: GPL
- 特点:
- 轻量级赛车模拟器，物理引擎简单但高效。
- 支持方向盘、油门等硬件输入。
- 提供 Python 接口，适合强化学习（如 OpenAI Gym 集成）。
- 适用场景: 基础控制算法开发（如 PID 控制）、赛车类强化学习。
5. OpenDS (Open Driving Simulator)
- 官网/GitHub: opends.dfki.de | GitHub
- 许可证: Apache 2.0
- 特点:
- 由德国人工智能研究中心（DFKI）开发，基于 Java。
- 支持多语言（Python、C#）接口，场景可编程。
- 提供简单交通场景和驾驶员行为模型。
- 适合教育与低成本实验。
- 适用场景: 教学演示、驾驶员行为分析、基础控制算法验证。
6. DeepGTAV
- GitHub: GitHub
- 许可证: MIT
- 特点:
- 基于《侠盗猎车手 V》（GTA V）游戏引擎，通过插件实现自动驾驶数据采集。
- 支持摄像头、GPS 和车辆状态数据输出。
- 提供逼真的开放世界环境，但需购买 GTA V 游戏。
- 适用场景: 计算机视觉数据集生成、端到端驾驶模型训练。
7. Gazebo + ROS
- 官网: gazebosim.org
- 许可证: Apache 2.0
- 特点:
- 机器人仿真通用平台，通过插件支持自动驾驶（如 TurtleBot、Prius 模型）。
- 物理引擎精确，支持 LiDAR、摄像头等传感器。
- 与 ROS/ROS2 无缝集成，适合 SLAM 和路径规划测试。
- 适用场景: 机器人算法开发、多传感器 SLAM、ROS 生态集成。
选择建议
- 科研与高保真需求 ➜ CARLA 或 AirSim（优先推荐）。
- Apollo/Autoware 生态 ➜ LGSVL。
- 低成本教学或基础算法 ➜ TORCS 或 OpenDS。
- 真实游戏场景数据采集 ➜ DeepGTAV。
开源工具 vs 商业工具（如 DRIVE Sim）
- 优势: 免费、灵活定制、社区支持。
- 限制: 功能可能不如商业工具全面（如云扩展、工业级传感器精度），需自行维护。
如果需要特定工具的部署教程或代码示例，可进一步探讨！