Carla 是一个开源的自动驾驶仿真引擎，提供了一个高度可定制的虚拟世界，用于测试自动驾驶系统的性能和安全性。Carla 的全称是 “CAR Learning to Act”，是由西班牙巴塞罗那自治大学计算机视觉中心、丰田汽研所、英特尔实验室联合开发的支持自动驾驶系统的开发、训练和验证的开源自动驾驶仿真平台，Carla 的主要特点包括：
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多感知模拟：Carla 支持多种传感器，如相机、雷达、激光雷达等，能够模拟现实世界中的多种感知情况。
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多车辆模拟：Carla 支持多车辆模拟，能够模拟道路交通情况，让测试人员能够测试自动驾驶系统在复杂交通场景下的表现。
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高度可定制：Carla 提供了丰富的 API 和插件，可以方便地定制仿真场景，包括交通流、天气、时间等等。
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开源免费：Carla 是一个开源项目，使用Carla 可以完全免费，而且社区非常活跃，有很多开发者和用户为其贡献了代码和文档。
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跨平台支持：Carla 支持 Windows，Linux 和 MacOS 等主流操作系统，并且支持多种编程语言，如 Python，C++ 等。
以下是一些和 Carla 有关的学习资源：
使用 Carla 可以帮助开发者和测试人员快速地测试自动驾驶系统的性能和安全性，减少实际道路测试的成本和风险。同时，Carla 的可定制性和开放性也为自动驾驶技术的研究和发展提供了便利。
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Carla 官方文档: Carla 官方提供了详细的文档，包括安装、快速入门、API 参考等。官方文档链接：CARLA Simulator
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Carla 官方 GitHub 仓库: Carla 的源代码和示例场景都可以在 GitHub 上获取。GitHub 仓库链接：
GitHub - carla-simulator/carla: Open-source simulator for autonomous driving research. -
Carla 论坛: Carla 论坛是一个活跃的社区，里面有很多有关 Carla 的问题和讨论，也有很多有关自动驾驶领域的讨论。论坛链接：
https://www.carla.org.cn/ -
Carla 教程视频: Carla 官方提供了一些教程视频，包括安装、入门、场景制作等。视频链接：CARLA Simulator - YouTube
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Carla 示例场景: Carla 官方提供了一些示例场景，可以通过下载并运行这些场景来了解 Carla 的功能和使用方法。场景链接：
carla/PythonAPI/examples at master · carla-simulator/carla · GitHub