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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》