上海交通大学智能网联电动汽车创新中心研究团队的开源驾驶决策仿真器项目 Tactics2D 正式上线！欢迎所有对自动驾驶算法感兴趣的朋友们来体验、测试，与我们一起交流玩耍～

简介

Tactics2D是一个基于Gym的强化学习环境，旨在为开发和测试驾驶决策模型提供多样化的可交互交通场景，包括高速公路、并道、十字路口、环岛、停车场以及赛车。

关键功能

1.兼容性

轨迹数据集解析支持

可以无缝导入常用的真实世界的轨迹数据集，包括Argoverse、Dragon Lake Parking (DLP)、INTERACTION、LevelX Series (HighD、InD、RounD、ExiD)、NuPlan和Waymo Open Motion Dataset (WOMD)，涵盖了轨迹解析和地图信息。

地图格式解析支持

支持OpenStreetMap，Lanelet2风格OpenStreetMap和OpenDRIVE。

（开发中：SUMO network，预计于2024/06完成。）

2.灵活性

交通参与者

支持创建具有可定制的物理属性、物理动力学/运动学模型和行为模型的新交通参与者类。内置多种车辆物理属性模版和运动学模版。

道路元素

支持定义新的道路元素和交通规则。内置多种基本道路元素。

传感器

支持定义新的感知模态输入。内置鸟瞰视角（BEV）语义分割RGB图像和单行LiDAR点云用于模型输入。

3.多样性

交通场景

提供广泛的内置Gym风格的交通场景，包括高速公路、车道合并、无信号/有信号交叉口、环形交叉口、停车场和赛车。

（开发中：基于类型从数据集中随机挑选场景片段回放，预计于2024/06完成。）

可交互的交通参与物

正在测试可交互的交通参与物，这将为用户提供更加生动、真实的仿真环境。

（这一功能由于涉及新算法，开源时间预计在2024/08前后，敬请期待。）

4.可靠性

目前超过85%的代码被单元测试和集成测试覆盖。

5.社区建设

目前正在开放收集功能需求建议，欢迎通过Issue或Discord群进行讨论。

部分效果展示

高速场景

环岛与十字路口场景

相关链接

Github仓库：

https://github.com/WoodOxen/tactics2d

文档：

https://tactics2d.readthedocs.io/en/latest/

Discord：

https://discord.gg/bJ5yHT3bcd

相关论文链接：

https://arxiv.org/abs/2311.11058