CARLA 是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器。CARLA 从头开始开发，以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 还提供开放的数字资产（城市布局、建筑、车辆），这些资产是为此目的而创建的，可以自由使用。仿真平台支持对传感器套件和环境条件的灵活规范。
特点：
- 通过服务器多客户端架构的可扩展性：相同或不同节点中的多个客户端可以控制不同的参与者。
- 灵活的 API：CARLA 公开了一个强大的 API，允许用户控制与模拟相关的所有方面，包括交通生成、行人行为、天气、传感器等等。
- 自动驾驶传感器套件：用户可以配置多种传感器套件，包括激光雷达、多摄像头、深度传感器和 GPS 等。
- 用于规划和控制的快速模拟：此模式禁用渲染以提供不需要图形的交通模拟和道路行为的快速执行。
- 地图生成：用户可以通过RoadRunner 等工具按照OpenDrive标准轻松创建自己的地图。
- 交通场景模拟：引擎ScenarioRunner允许用户基于模块化行为定义和执行不同的交通情况。
- ROS 集成：CARLA通过ROS-bridge与ROS集成
- 自动驾驶基线：提供自动驾驶基线作为 CARLA 中的可运行代理，包括AutoWare代理和条件模仿学习代理。
