O CARLA se destaca em vários cenários de aplicação:
1. desenvolvimento de algoritmosModelos de percepção e planejamento de treinamento por meio da simulação de dados de sensores, como LIDAR e câmera.
2. Teste de cenário de tráfegoAmbiente complexo: ambientes complexos (por exemplo, mau tempo, cenários de acidentes) podem ser simulados para verificar a robustez.
3. Educação e treinamentoCARLA: Faculdades e universidades usam o CARLA para ensinar os fundamentos da direção autônoma, e os alunos podem praticar rapidamente os algoritmos de controle por meio de APIs Python.
4. Pesquisa de inteligência múltiplaA natureza de código aberto do CARLA amplia ainda mais sua aplicabilidade: ele suporta a colaboração de vários veículos ou experimentos de direção competitiva (por exemplo, comunicação de frota ou cenários de jogos).
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