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Simulator推荐 | summit

2021-01-18 14:02:53·  来源：自动驾驶仿真  
　
除了一些商业仿真器和著名的开源仿真器之外，github上还有一些其他自动驾驶仿真器。它们相对小众，但也有非常亮眼的功能。我们会简单介绍一些这样的开源项目，以
除了一些商业仿真器和著名的开源仿真器之外，github上还有一些其他自动驾驶仿真器。它们相对小众，但也有非常亮眼的功能。我们会简单介绍一些这样的开源项目，以起到一个指针的作用。感兴趣的可以深入了解源项目，别忘了star哦。

Simulator推荐 summit
SUMMIT，全程是Simulator for Urban Driving in Massive Mixed Traffic，即大规模混合交通城市驾驶仿真器。它是一种开源模拟器，其特点在于，它可以为复杂的现实地图上的不受管制的密集城市交通流，生成拥有高保真、交互式特性的数据。它基于OSM文件和SUMO网络形式的地图数据，可以生成大量具有复杂、现实、不受管制等行为特性的异构交通智能体。由于SUMMIT可以从在线资源获取中地图数据，因而它拥有几乎无限复杂的环境资源。

SUMMIT还提供了能与地图数据提供的上下文信息进行交互的接口。并提供了一套强大的几何实用程序套件，供外部程序使用。

SUMMIT是以CARLA为基础的。CARLA的更新会不断合并到SUMMIT中，以确保SUMMIT的用户可以复用CARLA的工作，例如其高保真物理特性，渲染和传感器；但是，应该注意的是，SUMMIT的并非所有组件都与CARLA的组件一起使用，因为它们是为不同的用例设计的。

如果使用SUMMIT，请引用原作者ICRA2020的论文
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

评论: 对我而言，SUMMIT是一个非常有价值的仿真器。做自动驾驶的，在很多场合都需要高质量（足够真实、满足足够复杂度）的交互数据。做驾驶场景和测试用例生成的需要；做决策规划算法开发、行为分析建模、交互行为提取分类、运动模式表征与学习、意图/行为/运动预测以及决策规划算法开发的人也需要。

以前我们的推文里也提到过一个非常好的数据集Interaction Dataset，它采集并处理了不同场景中的真实的复杂交互数据，来满足一些从业者的需求。这种数据集很好用，但可再生性弱，场景覆盖范围有限、构建成本比较高。现在，SUMMIT尝试用仿真的方法来解决这个问题，通过构建真实复杂的异构Agent，我们可以尝试生成各种场景下的数据，也可以方便地导入和导出。这也正是仿真的优势所在 
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