OpenScenario场景仿真结构思维导图， OpenScenario是 自动驾驶仿真软件carla推出来的场景仿真标准，可配合carla一起完成整套自动驾驶的闭环仿真过程，将场景搭建变成可编程化的方式。 可以模拟出自动驾驶真实环境中出现的各种各样的路况环境，例如：被动超车场景、跟车变道场景、换道场景等等。 该思维导图是我们两位自动驾驶仿真工程师耗时一个多月整理出来的。 倘若您具备Openscenario 场景编辑的基础，但是又觉得很多场景无法进行编辑复现，那么该思维导图将是您进行关键词查阅的极佳助手。 倘若您还没接触过Openscenario场景搭建，那么您可以用vscode打开我给您准备的follow_stop_and_run.xosc 这是跟车停止又加油前进的场景，对着这个场景内部的关键字，结合思维导图就能理解自动驾驶虚拟仿真原来是这么搭建出来的了。 倘若您还想动手实时观察场景搭建的效果，请您关注我们的另一个项目，OpenScenario场景仿真搭建。

CARLA真实交通场景 NGSIM高速公路 openDD回旋处 特征 模仿现实世界道路的手工地图 7个回旋处（ ） 2条高速公路（ ， ） 将真实流量从数据集传输到CARLA的代码 类似于场景API 我们还针对变道演习和回旋处导航任务对政策进行了培训和基准测试。 更多详细信息，我们的文章以及受过培训的政策的视频均发布在。 先决条件 git clone https://github.com/deepsense-ai/carla-real-traffic-scenarios.git && cd carla-real-traffic-scenarios pip install -r requirements.txt 如果在没有桌面的远程服务器上工作，请使用gdown从Google云端硬盘链接下载，例如 pip install gdown gdown --id 1FCHL7YJk

CARLA中的RL-frnet轨迹规划 该存储库是一个框架，可为自动驾驶汽车模拟器CARLA创建OpenAI Gym环境，以便利用先进的深度强化算法和frenet轨迹规划。 安装 模拟充当服务器-客户端。 CARLA作为服务器启动，并默认使用2000：2002端口。 客户端可以从端口2000连接到服务器（默认情况下），并且可以与环境交互。 客户端安装 git clone https://github.com/MajidMoghadam2006/RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA.git cd RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA/ pip3 install -r requirements.txt （需要Python 3.7或更高版本） cd agents/reinforcement_learning

readme文件包含地图下载地址以及密码，其中地图包含autoware.universe和carla联合仿真的点云以及高清地图，包括Town1-Town7

【仿真】Carla介绍与基本使用 [1] (附代码 基础版).doc

3D box经典论文-《Multimodal 3D Object Detection fromSimulated Pretraining》学习记录

CARLA-SUMO接口的存储库

Carla 3D自动驾驶模拟平台。此版本为0.9.8，可以支持无独立显卡的电脑。运行CarlaUE4.exe来启动服务，客户端为pythonAPI，具体客户端的基本操作，例如创造车辆，放置车辆以及启动车辆等可参考我的博客 --https://blog.csdn.net/weixin_63197216/article/details/124336698?spm=1001.2014.3001.5502 一共四卷，没办法每次只能上传1000MB 其他三卷可以到我的博客下来下载

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