SUMO与CARLA联合仿真安装配置及强化学习在自动驾驶中的应用

自动驾驶的仿真要搞得像样，光用 CARLA 其实还不够，SUMO搭配上才是王道。SUMO 的交通流模拟能力，配上CARLA 的高精度视觉，搞出来的联合仿真环境，不光能跑，还能跑得挺智能。

文章里一步步教你怎么装，怎么配，环境变量、Python 版本、依赖库，写得比较细，基本按部就班来就能跑起来，适合不太想踩坑的你。

更妙的是，后面还讲了怎么把强化学习接进来。比如你要做个小车学会闯红灯——哦不对，是学会遵守交通规则，那就得用到奖励函数这些核心设定。reward = +1 if obey_traffic_rules else -5，是不是一看就懂？

除了 RL，文里还提了轨迹预测和路径规划，像是 MPC、规划点跟踪这些东西也有，适合你在搞 L2+甚至 L4 的项目时参考一下。尤其适合实验室、初创公司或者研究生项目那种，要快速上手自动驾驶整套方案的。

另外，文末还附了不少相关资料，像Carla 环境配置与 benchmark 解读、深度强化学习框架.pdf这种，都挺有用，能让你补齐盲区。

如果你正准备搞一个带 RL 的自动驾驶仿真系统，或者想用联合环境搞自动泊车/城市交通测试啥的，这篇文章别错过，能省你不少时间。