基于CARLA的自动驾驶仿真模拟环境设计开题报告

研究背景：近几年来，随着我国经济水平的快速发展，人民生活水平的提高，汽车的需求量也逐年快速增长，据公安部统计，2022年全国机动车保有量达4.17亿，其中汽车3.19亿辆，汽车驾驶人4.64亿人。但同时随之而来的便是交通事故数量的急剧上升、环境污染等问题，有研究显示，我国日益复杂的交通环境和传统驾驶方式是导致交通事故的主要原因。然而随着人工智能、大数据等技术的快速发展，自动驾驶技术在全球正处于蓬勃发展的阶段，越来越多的汽车制造商和科技公司开始投入大量资源和资金来研发和测试自动驾驶技术。这种技术不仅可以减轻驾驶员的驾驶压力，还可以大大提高交通安全性、减少交通拥堵、提高出行效率等，因此，研究和发展汽车自动驾驶技术对于降低交通事故发生率具有重要的意义。

然而自动驾驶技术的研究和开发面临着很多挑战，例如如何在实际道路环境中测试和验证自动驾驶系统的性能。在实际道路测试中，存在着成本高昂、时间长且安全风险等实际问题，为了解决这些问题，自动驾驶仿真技术应运而生。由于计算机性能的提升和仿真技术的发展，现在可以在计算机上创建高度真实的仿真环境，包括车辆、道路、交通信号灯等元素，以及各种天气和路况条件。这些仿真环境可以用于测试和优化自动驾驶系统的性能，以及评估其在不同情况下的安全性。

自动驾驶系统是一种高度复杂软硬件结合的系统，主要分为感知定位、决策规划、控制执行三大技术模块，所以它需要处理大量的传感器数据、进行实时决策和规划、控制车辆行驶等任务。在现实道路测试中，由于环境和情况的复杂性，很难对自动驾驶系统进行全面的测试和评估。因此，通过仿真技术可以更好地模拟各种情况，以更全面、更准确地评估自动驾驶系统的性能。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

自动驾驶仿真模拟环境设计的研究内容包含了需求分析和系统架构设计这两方面的内容。

对自动驾驶仿真模拟软件的需求分析可以分为功能、性能和安全方面。功能方面需要具备模拟各种交通场景、车辆动力学和传感器数据的能力。性能要求包括提供实时模拟和高保真图形的能力。安全方面需要确保模拟环境的安全和防止事故发生的能力。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

本课题基于CARLA进行自动驾驶仿真模拟环境设计。CARLA 是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器，其开发旨在支持自动驾驶系统的开发、培训和验证。除了开源代码和协议外，CARLA还提供为此目的创建并可以自由使用的开放数字资产（城市布局、建筑物、车辆）。仿真平台支持传感器套件的灵活规范、环境条件、所有静态和动态参与者的完全控制、地图生成等等。

Carla主要分为服务器和客户端两个模块，服务器用来建立仿真世界，客户端则用于调整、变化这个仿真世界。服务器可以从3D渲染汽车、街道、建筑、传感器模型的构建、物理计算等。还可以根据客户端的外来指令更改这个世界。从客户端，用户可根据编程语言Python来向服务端输送指令，服务端可以根据用户的指令去执行。

4. 参考文献

[1]刘向东,王晓光,邹密.面向强化学习决策的自动驾驶仿真平台[J].科学技术创新,2022(35):95-99.

[2]王若萱,吴建平,徐辉.自动驾驶汽车感知系统仿真的研究及应用综述[J].系统仿真学报,2022,34(12):2507-2521.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-fz0921.

[3]康诚,严欣,唐晓峰.智能网联汽车自动驾驶仿真测试技术研究综述[J].时代汽车,2022(22):4-6.

5. 计划与进度安排

（1） （1）2024-2-20～2024-3-11： 查阅资料，分析实施方案；

（2） （2）2024-3-12～2024-3-31： 完成场景设计和各项模块算法设计；

（3） （3） 2024-4-1～2024-5-15： 编制各模块程序；