（長按識別上方二維碼，報名第29屆IEEE IV大會 ）

如何建立一個簡單的自動駕駛汽車模擬器？本文作者蒙特利爾大學專注於編譯器設計 Maxime Chevalier 博士，在OpenAI Gym環境中開發了自己的自動駕駛模擬器，並用於Duckietown小黃鴨開源專案中，程式碼和教程都已公佈。

蒙特利爾大學博士

專注於編譯器設計

作為我的新工作的一部分，我一直在和Liam Paull教授一起為Duckietown構建模擬器。這是在麻省理工學院，蘇黎世聯邦理工學院，蒙特利爾大學和其他機構教授的一門大學課程，學生們通過構建自己的小型模型來了解自動駕駛汽車和機器人技術，可以在微型Duckietown環境中駕駛，完成轉彎，十字路口，交通標誌和其他移動車輛。

Duckietown

是的，Logo是一個握著方向盤的小黃鴨，Duckietown專案是開源的專案，他們的資料和程式碼都在網上可以查到。

Duckietown開發者手冊：（微信後臺回覆：Duckietown，下載Duckietown開發者手冊）

Duckietown專案Github地址：

https://github.com/duckietown

到目前為止，該課程一直專注於使用計算機視覺和PID控制器來驅動機器人的傳統自動駕駛方法。然而，學生和教授對使用深度學習（特別是強化學習）越來越感興趣。由於強化學習需要大量的資料，因此在模擬環境中比使用物理機器人更加實際。這是構建模擬器的主要動機之一。

我構建的模擬器是基於

因為Duckietown基本上屬於一個二維的玩具世界，我設計了一個YAML地圖格式，可以輕鬆手動編輯以建立自定義的新環境。我也對物理學做了一些簡化的假設（代理人基本上沿著2D平面移動）。

在這個模擬器上工作時，我也在嘗試sim-to-real transfer，也就是說，讓模擬培訓的演算法在真實機器人上測試。這是一項正在進行的工作，我們正在檢驗這項工作的可靠性。下面的視訊展示了一些測試的結果：

該專案github地址：

https://github.com/duckietown/gym-duckietown