概述
CARLA 是一个为自动驾驶研究与工程设计的开源城市驾驶仿真器，目标是为感知、规划与控制等模块提供高保真、可复现且易于扩展的测试环境。平台提供开源代码与开放数字资产（城市布局、建筑、车辆等），并支持多种传感器与环境设置，使研究者可以在可控的虚拟场景中进行实验、训练与验证。
核心能力
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可扩展的多客户端服务器架构: 支持在同一或不同节点上由多个客户端同时控制不同的仿真参与者，便于分布式训练与并行评估。
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灵活且强大的 API: 提供全面的接口以控制仿真中的所有要素，包括交通生成、行人行为、天气条件、传感器数据采集等，方便与自定义算法对接。
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多样化的传感器套件: 支持配置 LIDAR、多个相机、深度传感器、语义分割、GPS 等，且可以获取地面真实（ground truth）信息，便于感知算法的训练与评估。
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快速无渲染仿真模式: 提供关闭图形渲染的快速执行模式，适用于仅需物理与交通行为模拟的规划与控制场景，加快大规模实验速度。
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地图与场景生成工具: 支持按照 ASAM OpenDRIVE 标准生成地图，并可通过第三方工具（如 RoadRunner）导入自定义地图，同时配合 ScenarioRunner 定义复杂交通场景与模组化行为。
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ROS 集成与基线代理: 提供 ROS-bridge 便于与 ROS 生态系统对接，并包含若干可运行的自动驾驶基线（如 AutoWare 与条件模仿学习代理）以供参考与快速验证。
适用场景与用户
CARLA 适合科研机构、大学实验室、自动驾驶初创公司与工业研发团队，用于感知模型的训练与验证、路径规划与控制器测试、交通场景重现及算法对比评估。其开源与资产共享的特性也便于社区复现论文结果与共享数据集。
推荐原因
CARLA 将高可配置性与开放资源结合，既能进行高度真实感的传感器与场景模拟，也能在快速无渲染模式下支持大规模训练与仿真。完善的文档、示例教程与社区生态（包括 ScenarioRunner、ROS-bridge 与多种基线代理）使其成为自动驾驶研究与工程验证的实用工具。若需一个既可做深度研究又方便工程复现的平台，CARLA 是一个值得优先考虑的选择。
上手与资源
官方文档、快速入门教程与示例项目齐全；Github 仓库与讨论区提供社区支持，便于获取最新发布、补丁与使用经验。
