В статье представлен сравнительный анализ современных виртуальных сред моделирования, применяемых для разработки и тестирования систем беспилотного транспорта. Автор рассматривает ключевые симуляторы с открытым исходным кодом, такие как CARLA, Gazebo и Webots, и выделяет критерии оценки их эффективности: реалистичность физического и сенсорного моделирования, поддержка алгоритмов управления, масштабируемость, интеграция с платформами машинного обучения, а также удобство использования и наличие сообщества разработчиков. Проведено систематическое сравнение данных инструментов по указанным параметрам, выявлены их сильные и слабые стороны. Результаты исследования направлены на помощь инженерам и исследователям в выборе оптимальной среды для решения задач проектирования автономных транспортных систем.

Ключевые слова: виртуальные среды моделирования, симуляторы, беспилотный транспорт, тестирование автономных систем, сравнительный анализ, виртуальное тестирование.

Введение

Развитие технологий беспилотного транспорта стало одним из ключевых направлений в области инженерии и искусственного интеллекта. Автономные транспортные системы уже сейчас в корне меняют подход к проектированию и имплементации логистических решений, транспортной инфраструктуры и технологий обеспечения безопасности дорожного движения. Однако их внедрение сопряжено с рядом вызовов, среди которых особое место занимает задача надежного тестирования алгоритмов управления, навигации и восприятия окружающей среды. Реальные испытания, несмотря на их важность, ограничены высокой стоимостью, рисками для безопасности и трудностью воспроизведения сложных сценариев [1]. В этой связи виртуальные среды моделирования становятся незаменимым инструментом, позволяющим создавать контролируемые, воспроизводимые и масштабируемые условия для отладки и верификации автономных систем.

Выбор оптимальной среды моделирования играет критическую роль в эффективности разработки [2]. Современные решения, такие как CARLA, Webots и Gazebo, предлагают разнообразные функциональные возможности, однако их применимость зависит от специфики решаемых задач: от моделирования сенсоров и физики движения до интеграции с алгоритмами машинного обучения. В статье рассматриваются ключевые критерии оценки виртуальных сред — реалистичность, гибкость, производительность и поддержка сообщества — и проводится сравнительный анализ популярных симуляторов с точки зрения их соответствия требованиям разработчиков беспилотных систем. Цель работы — помочь специалистам в выборе инструментов, максимально отвечающих задачам проектирования и тестирования автономных транспортных решений.

Анализ виртуальных сред моделирования

1. CARLA [3]

CARLA (Car Learning to Act) — это открытый симулятор, разработанный для исследования и разработки автономных транспортных систем. Основанный на движке Unreal Engine 4, он обеспечивает высокую степень реалистичности визуализации и физического моделирования, что делает его одним из самых популярных инструментов в научном и промышленном сообществах.

CARLA демонстрирует высокую точность моделирования динамики транспортных средств, включая ускорение, торможение, инерцию и поведение при маневрировании. Физический движок Box2D и интеграция с PhysX обеспечивают реалистичное взаимодействие с дорожным покрытием: учитываются коэффициенты трения, уклоны и препятствия. Например, симулятор корректно отражает проскальзывание шин на мокром асфальте или снижение сцепления на гравийных поверхностях. Поддержка сложных погодных условий (дождь, снег, туман, гололед) реализована через API, позволяющий динамически изменять параметры среды. Эти условия влияют на управление транспортным средством, что критично для тестирования алгоритмов устойчивости и адаптивного контроля.

CARLA предоставляет широкий набор виртуальных сенсоров, включая камеры (RGB, глубины, семантические), лидары (2D/3D), радары и ультразвуковые датчики. Каждый сенсор моделируется с учетом реальных ограничений: шумы, помехи, ограниченное разрешение и угол обзора. Например, лидары поддерживают настройку количества лучей, частоты сканирования и радиуса действия, что позволяет адаптировать их под специфические аппаратные решения. Камеры симулируют эффекты бликов, засветки и искажений объектива, что повышает робастность систем компьютерного зрения.

Симулятор поддерживает точную синхронизацию данных сенсоров и событий в реальном времени благодаря встроенному таймеру, который координирует обновления физики, рендеринга и потоков данных. Эта функция особенно важна для тестирования систем, зависящих от временных меток (например, SLAM-алгоритмов или предиктивных моделей).

CARLA предлагает гибкие инструменты для создания кастомных сценариев на Python и C++. Пользователи могут программировать сложные ситуации, такие как внезапное появление пешехода, отказ датчика или сбой связи, используя API для управления траекториями, состояниями объектов и условиями среды. Интеграция с плагинами Unreal Engine позволяет добавлять собственные модули для имитации аварийных алгоритмов. Платформа позволяет динамически изменять скорость транспортных средств, параметры погоды и поведение участников движения через API. Например, можно запрограммировать резкое снижение видимости в тумане или активировать режим случайного движения пешехода для проверки систем экстренного торможения.

Симулятор позволяет искусственно создавать крахи, задержки и логические ошибки в алгоритмах управления. Например, можно имитировать временное отсутствие данных с лидара или некорректную интерпретацию дорожной разметки, чтобы проверить отказоустойчивость системы.

Благодаря оптимизации Unreal Engine, CARLA способен работать в режиме, ускоренном в 10 раз относительно реального времени, при этом поддерживает параллельный запуск множества сценариев через Docker-контейнеры. Ресурсоемкость зависит от сложности сцены, но оптимизация GPU позволяет использовать среду на потребительских видеокартах. Для масштабных тестов доступна интеграция с облачными платформами (AWS, Azure). CARLA может моделировать высокую плотность трафика (до сотни агентов), что важно для тестирования алгоритмов планирования пути. Визуализация включает отображение данных сенсоров, трекинг объектов и траекторий, а также поддержку VR для анализа сложных сценариев.

Симулятор обеспечивает детализированное логирование событий, ошибок и состояний ПО, а также возможность записи и воспроизведения сессий. Инструменты измеряют задержки, точность распознавания объектов и время реакции систем, что позволяет количественно оценить производительность.

CARLA совместим с TensorFlow и PyTorch, что упрощает обучение и тестирование ИИ-моделей. Интеграция с CI/CD-системами (Jenkins, GitLab CI) реализована через REST API и скрипты автоматизации. Открытые API и SDK предоставляют доступ к управлению симуляцией, а обширная документация и примеры кода ускоряют внедрение.

В целом, CARLA сочетает реалистичность моделирования, гибкость настройки и тесную интеграцию с современными инструментами разработки, что делает его мощной платформой для тестирования беспилотных систем. Однако его эффективность зависит от задач: для высокоточной физики он предпочтителен, тогда как для сценариев с экстремальной нагрузкой могут потребоваться дополнительные оптимизации.

2. Gazebo [4]

Gazebo — это открытый, многоагентный симулятор, разработанный для тестирования робототехнических систем, включая беспилотные транспортные средства. Основанный на движке OGRE для визуализации и использующий формат описания моделей SDF (Simulation Description Format), Gazebo предлагает широкие возможности для моделирования физики, сенсоров и сложных сценариев.

Gazebo поддерживает несколько физических движков, включая ODE, Bullet, DART и Simbody, что позволяет точно моделировать динамику транспортных средств. Ускорение, торможение, инерция и взаимодействие с препятствиями воспроизводятся с высокой точностью. Реалистичность взаимодействия с дорожным покрытием обеспечивается через настройку коэффициентов трения, уклонов и деформаций поверхности. Например, симулятор корректно моделирует проскальзывание шин на гравийной дороге или сцепление на льду. Поддержка сложных условий (гололед, дождь, грязь) реализована через плагины, такие как Gazebo Dynamic Friction Plugin, которые динамически изменяют параметры трения. Однако визуализация погодных эффектов (например, снег или туман) менее развита по сравнению с CARLA и требует интеграции с дополнительными инструментами.

Gazebo предоставляет богатый набор виртуальных сенсоров, включая камеры (RGB, глубины, тепловизоры), лидары (2D/3D), радары, ультразвуковые датчики, IMU (гироскопы, акселерометры) и GPS. Каждый сенсор моделируется с учетом реальных ограничений: шумы, помехи, ограниченное разрешение и угол обзора. Например, лидары поддерживают настройку количества лучей, частоты сканирования и радиуса действия, а камеры могут имитировать искажения объектива и блики. В отличие от CARLA, Gazebo позволяет глубже настраивать физические параметры сенсоров через SDF-конфигурации, что полезно для тестирования аппаратно-зависимых алгоритмов.

Gazebo обеспечивает точную синхронизацию данных сенсоров и событий благодаря внутреннему таймеру, который координирует обновления физики, рендеринга и потоков данных. Возможность работы в реальном времени или с ускорением (например, 5x быстрее реального времени) делает его пригодным для масштабных тестов. Однако синхронизация с внешними системами (например, ROS) требует дополнительной настройки через интерфейсы связи.

Gazebo поддерживает создание кастомных сценариев на C++ и Python через API и плагины. Пользователи могут программировать сложные ситуации, такие как внезапное появление пешехода, отказ датчика или сбой связи, используя механизмы управления состоянием объектов. Для автоматизации тестов доступны инструменты, такие как ROS Test, которые позволяют запускать сценарии и анализировать результаты.

Симулятор позволяет динамически изменять скорость транспортных средств, параметры среды (например, трение, массу объектов) и поведение участников движения через API. Однако поддержка динамических погодных условий (дождь, снег) ограничена и требует использования плагинов или интеграции с внешними библиотеками, такими как Gazebo Atmosphere.

Gazebo тесно интегрирован с ROS и ROS 2 через Gazebo ROS Packages, что делает его предпочтительным выбором для разработчиков, использующих эти фреймворки. Поддержка Apollo и Autoware ограничена, но возможна через ROS-мосты. Эта интеграция обеспечивает простой доступ к инструментам навигации, маппинга и управления. Симулятор позволяет искусственно создавать крахи, задержки и логические ошибки в алгоритмах управления. Например, можно имитировать потерю данных с лидара или некорректную обработку GPS-сигналов. Это достигается через пользовательские плагины или инъекции ошибок в ROS-ноды.

Gazebo способен моделировать высокую плотность трафика (сотни ТС и пешеходов), но требует значительных вычислительных ресурсов. Визуализация осуществляется через встроенный GUI, поддерживающий отображение данных сенсоров, трекинг объектов и траекторий. Поддержка AR/VR ограничена и требует использования плагинов, таких как Gazebo VR Plugin.

Gazebo совместим с TensorFlow и PyTorch через ROS-интерфейсы, что упрощает обучение и тестирование ИИ-моделей. Интеграция с CI/CD-системами (Jenkins, GitLab CI) реализована через REST API и скрипты автоматизации. Открытые API и SDK предоставляют доступ к управлению симуляцией, а обширная документация и примеры кода ускоряют внедрение.

Gazebo сочетает гибкость физического моделирования, глубокую интеграцию с ROS и поддержку сложных сценариев, что делает его мощной платформой для тестирования автономных систем. Его сильные стороны — точность физики, гибкость в настройке сенсоров и экосистема ROS. Однако слабые стороны включают менее реалистичную визуализацию дорожной среды и ограниченные встроенные инструменты для моделирования погодных условий. Для задач, требующих высокой физической достоверности и интеграции с робототехническими фреймворками, Gazebo является предпочтительным выбором, тогда как для визуально насыщенных сценариев лучше подходят решения вроде CARLA.

3. Webots

Webots — это открытый симулятор, разработанный компанией Cyberbotics, ориентированный на моделирование робототехнических систем, включая мобильных роботов и беспилотные транспортные средства. Основанный на собственном движке, он сочетает интуитивный интерфейс, поддержку множества языков программирования и интеграцию с ROS, что делает его популярным в образовательной и исследовательской среде.

Webots использует собственный физический движок, который обеспечивает точное моделирование динамики транспортных средств: ускорение, торможение, инерция и поведение при маневрировании. Взаимодействие с дорожным покрытием (трение, уклоны, препятствия) реализовано через настройки массы, жесткости и демпфирования объектов. Однако физика среды менее реалистична по сравнению с CARLA или Gazebo: например, проскальзывание шин моделируется упрощенно, а влияние гололеда или грязи требует ручной настройки через API. Поддержка погодных условий (дождь, снег) отсутствует, что ограничивает возможности для тестирования алгоритмов устойчивости в сложных климатических условиях.

Webots предоставляет набор виртуальных сенсоров: камеры (RGB, глубины), лидары (2D), IMU (гироскопы, акселерометры), GPS и ультразвуковые датчики. Сенсоры моделируются с учетом базовых ограничений (разрешение, угол обзора), но шумы и помехи симулируются слабо. Например, камеры поддерживают настройку экспозиции, но не искажения объектива, а лидары позволяют регулировать частоту сканирования. Для задач компьютерного зрения и SLAM-алгоритмов этого может быть недостаточно, однако в учебных целях такой уровень симуляции достаточен.

Симулятор обеспечивает синхронизацию данных сенсоров и событий через внутренний таймер. Поддерживается режим ускоренной симуляции (до 5–10x быстрее реального времени), что полезно для тестирования ИИ-моделей. Однако интеграция с внешними системами требует дополнительной настройки через API или ROS-мосты.

Webots поддерживает создание кастомных сценариев на C, C++, Python, Java и MATLAB через встроенный интерфейс. Пользователи могут программировать простые ситуации (например, движение по траектории или обнаружение препятствий), но сложные аварийные сценарии (отказ датчика, внезапное появление пешехода) требуют ручной реализации через скрипты. Симулятор больше подходит для базового тестирования алгоритмов управления, чем для сценариев с высокой сложностью.

Симулятор позволяет изменять скорость транспортных средств и поведение участников движения через API. Однако поддержка динамических погодных условий отсутствует, а настройка параметров среды (например, трение) ограничена. Это делает Webots менее пригодным для задач, требующих адаптации к изменяющимся внешним условиям.

Webots имеет встроенную поддержку ROS через ROS-Webots Bridge, что упрощает использование инструментов ROS для управления и анализа данных. Интеграция с Apollo и Autoware ограничена, но возможна через ROS-мосты. Для робототехнических проектов это значительное преимущество.

Симулятор позволяет искусственно создавать ошибки в алгоритмах управления через пользовательские скрипты (например, имитация сбоя GPS). Однако встроенных инструментов для тестирования отказоустойчивости значительно меньше, чем в CARLA или Gazebo.

Webots поддерживает импорт пользовательских 3D-моделей через форматы Collada (.dae) и OBJ. Платформа предоставляет базовые карты для тестирования (город, лабиринты), но создание сложных топологий требует ручной настройки. Интеграция с OpenStreetMap отсутствует, что ограничивает возможности для моделирования реальных городских сред.

Webots оптимизирован для работы на потребительских устройствах: даже сложные сцены требуют меньше ресурсов по сравнению с CARLA или Gazebo. Поддержка облачных платформ (AWS, Azure) отсутствует, но симулятор легко интегрируется с CI/CD-системами через Docker и REST API.

Webots способен моделировать десятки ТС и пешеходов, но масштабируемость ограничена по сравнению с CARLA. Визуализация осуществляется через встроенный GUI с поддержкой отображения данных сенсоров и траекторий. Поддержка AR/VR отсутствует.

Симулятор обеспечивает базовое логирование событий через API и возможность записи данных сенсоров. Инструменты измерения задержек и точности распознавания объектов ограничены, что затрудняет количественную оценку производительности.

Webots совместим с TensorFlow и PyTorch через Python API. Интеграция с CI/CD-системами (GitLab CI) реализована через REST API и скрипты автоматизации. Открытые API и SDK предоставляют доступ к управлению симуляцией, а обширная документация упрощает освоение.

Webots — это удобный инструмент для обучения и базового тестирования робототехнических систем, включая беспилотные транспортные средства. Его сильные стороны — простота использования, поддержка множества языков программирования и интеграция с ROS. Однако слабые стороны включают ограниченную физическую достоверность, отсутствие визуализации погодных условий и меньшее количество инструментов для сложных автономных сценариев. Для задач, требующих высокой реалистичности и масштабируемости, предпочтительнее использовать CARLA или Gazebo, тогда как Webots подходит для образовательных целей и прототипирования.

Заключение

Были рассмотрены три основных виртуальных среды моделирования с открытым исходным кодом.

— CARLA — открытый симулятор на основе Unreal Engine, обеспечивающий высокую реалистичность физики, сенсоров и погодных условий, с глубокой интеграцией с ROS, ориентированный на промышленные и исследовательские задачи.

— Gazebo — многоагентная среда с гибкой физической моделью и поддержкой ROS, подходящая для тестирования робототехнических систем, но с ограниченной визуализацией городских сцен.

— Webots — образовательный симулятор с простым интерфейсом и базовыми возможностями моделирования, оптимальный для обучения и прототипирования, но недостаточно реалистичный для сложных автономных систем.

Ниже представлена сравнительная таблица с краткой оценкой и описанием по каждому из рассмотренных критериев.

Таблица 1

Сравнение рассмотренных симуляторов

CARLA, Gazebo и Webots демонстрируют разные уровни функциональности и применимы для различных задач. CARLA лидирует по реалистичности и интеграции с автономными системами, Gazebo — по гибкости физического моделирования и экосистеме ROS, а Webots — по доступности для начинающих. Выбор симулятора зависит от специфики проекта: для промышленных разработок предпочтителен CARLA, для робототехнических исследований — Gazebo, а для учебных целей — Webots.

Литература:

1. Kaur P. et al. A survey on simulators for testing self-driving cars // 2021 Fourth International Conference on Connected and Autonomous Driving (MetroCAD). — IEEE, 2021. — С. 62–70.
2. D. Pomerleau. ALVINN: An autonomous land vehicle in a neural network. In Neural Information Processing Systems (NIPS), 1988.
3. Alexey Dosovitskiy, German Ros, Felipe Codevilla, Antonio Lopez, and Vladlen Koltun. CARLA: An open urban driving simulator. arXiv preprint arXiv:1711.03938, 2017
4. Nathan Koenig and Andrew Howard. Design and use paradigms for gazebo, an open-source multi-robot simulator. In 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat. No. 04CH37566), volume 3, pages 2149–2154. IEEE, 2004