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Simulator推薦 | summit
2021-01-18 14:02:53· 來源：自動駕駛仿真
除了一些商業(yè)仿真器和著名的開源仿真器之外，github上還有一些其他自動駕駛仿真器。它們相對小眾，但也有非常亮眼的功能。我們會簡單介紹一些這樣的開源項目，以
除了一些商業(yè)仿真器和著名的開源仿真器之外，github上還有一些其他自動駕駛仿真器。它們相對小眾，但也有非常亮眼的功能。我們會簡單介紹一些這樣的開源項目，以起到一個指針的作用。感興趣的可以深入了解源項目，別忘了star哦。
SUMMIT，全程是Simulator for Urban Driving in Massive Mixed Traffic，即大規(guī)?；旌辖煌ǔ鞘旭{駛仿真器。它是一種開源模擬器，其特點在于，它可以為復雜的現(xiàn)實地圖上的不受管制的密集城市交通流，生成擁有高保真、交互式特性的數(shù)據(jù)。它基于OSM文件和SUMO網(wǎng)絡形式的地圖數(shù)據(jù)，可以生成大量具有復雜、現(xiàn)實、不受管制等行為特性的異構(gòu)交通智能體。由于SUMMIT可以從在線資源獲取中地圖數(shù)據(jù)，因而它擁有幾乎無限復雜的環(huán)境資源。
SUMMIT還提供了能與地圖數(shù)據(jù)提供的上下文信息進行交互的接口。并提供了一套強大的幾何實用程序套件，供外部程序使用。
SUMMIT是以CARLA為基礎的。CARLA的更新會不斷合并到SUMMIT中，以確保SUMMIT的用戶可以復用CARLA的工作，例如其高保真物理特性，渲染和傳感器；但是，應該注意的是，SUMMIT的并非所有組件都與CARLA的組件一起使用，因為它們是為不同的用例設計的。
如果使用SUMMIT，請引用原作者ICRA2020的論文
SUMMIT: A Simulator for Urban Driving in Massive Mixed Traffic
Panpan Cai, Yiyuan Lee, Yuanfu Luo, David Hsu; 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation
評論: 對我而言，SUMMIT是一個非常有價值的仿真器。做自動駕駛的，在很多場合都需要高質(zhì)量（足夠真實、滿足足夠復雜度）的交互數(shù)據(jù)。做駕駛場景和測試用例生成的需要；做決策規(guī)劃算法開發(fā)、行為分析建模、交互行為提取分類、運動模式表征與學習、意圖/行為/運動預測以及決策規(guī)劃算法開發(fā)的人也需要。
以前我們的推文里也提到過一個非常好的數(shù)據(jù)集Interaction Dataset，它采集并處理了不同場景中的真實的復雜交互數(shù)據(jù)，來滿足一些從業(yè)者的需求。這種數(shù)據(jù)集很好用，但可再生性弱，場景覆蓋范圍有限、構(gòu)建成本比較高?，F(xiàn)在，SUMMIT嘗試用仿真的方法來解決這個問題，通過構(gòu)建真實復雜的異構(gòu)Agent，我們可以嘗試生成各種場景下的數(shù)據(jù)，也可以方便地導入和導出。這也正是仿真的優(yōu)勢所在
SUMMIT，全程是Simulator for Urban Driving in Massive Mixed Traffic，即大規(guī)?；旌辖煌ǔ鞘旭{駛仿真器。它是一種開源模擬器，其特點在于，它可以為復雜的現(xiàn)實地圖上的不受管制的密集城市交通流，生成擁有高保真、交互式特性的數(shù)據(jù)。它基于OSM文件和SUMO網(wǎng)絡形式的地圖數(shù)據(jù)，可以生成大量具有復雜、現(xiàn)實、不受管制等行為特性的異構(gòu)交通智能體。由于SUMMIT可以從在線資源獲取中地圖數(shù)據(jù)，因而它擁有幾乎無限復雜的環(huán)境資源。
SUMMIT還提供了能與地圖數(shù)據(jù)提供的上下文信息進行交互的接口。并提供了一套強大的幾何實用程序套件，供外部程序使用。
SUMMIT是以CARLA為基礎的。CARLA的更新會不斷合并到SUMMIT中，以確保SUMMIT的用戶可以復用CARLA的工作，例如其高保真物理特性，渲染和傳感器；但是，應該注意的是，SUMMIT的并非所有組件都與CARLA的組件一起使用，因為它們是為不同的用例設計的。
如果使用SUMMIT，請引用原作者ICRA2020的論文
SUMMIT: A Simulator for Urban Driving in Massive Mixed Traffic
Panpan Cai, Yiyuan Lee, Yuanfu Luo, David Hsu; 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation
評論: 對我而言，SUMMIT是一個非常有價值的仿真器。做自動駕駛的，在很多場合都需要高質(zhì)量（足夠真實、滿足足夠復雜度）的交互數(shù)據(jù)。做駕駛場景和測試用例生成的需要；做決策規(guī)劃算法開發(fā)、行為分析建模、交互行為提取分類、運動模式表征與學習、意圖/行為/運動預測以及決策規(guī)劃算法開發(fā)的人也需要。
以前我們的推文里也提到過一個非常好的數(shù)據(jù)集Interaction Dataset，它采集并處理了不同場景中的真實的復雜交互數(shù)據(jù)，來滿足一些從業(yè)者的需求。這種數(shù)據(jù)集很好用，但可再生性弱，場景覆蓋范圍有限、構(gòu)建成本比較高?，F(xiàn)在，SUMMIT嘗試用仿真的方法來解決這個問題，通過構(gòu)建真實復雜的異構(gòu)Agent，我們可以嘗試生成各種場景下的數(shù)據(jù)，也可以方便地導入和導出。這也正是仿真的優(yōu)勢所在
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