CARLAは、知覚アルゴリズムトレーニングのための完全なツールチェーンを提供します：
- センサー構成：車両へのRGBカメラの配備(
sensor.camera.rgb)、セマンティック・セグメンテーション・カメラ(sensor.camera.semantic_segmentation)とLIDAR(sensor.lidar.ray_cast). - データ収集：使用
camera.listen(lambda image: image.save_to_disk())画像フレームの自動保存、大規模データセットの保存にはHDF5形式を推奨。 - シナリオの多様性：天候（雨と霧の強さ）、照明（太陽の方位角）、交通密度をPython APIでダイナミックに調整(
TrafficManager). - ラベリングの自動化：CARLAによって自動的に生成された意味ラベルと深度マップは、教師あり学習に直接使用することができます。
- TensorFlow/PyTorchとの統合：ROSブリッジまたはカスタムPythonデータローダーを介して、学習パイプラインに直接データをフィードします。
この答えは記事から得たものである。CARLA：オープンソースの自律走行研究シミュレータについて
