官方文档：https://carla.readthedocs.io/en/0.9.9/#getting-started

Carla是一款开源的 自动驾驶 仿真器，它基本可以用来帮助训练自动驾驶的所有模块，包括感知系统，Localization，规划系统等等。许多自动驾驶公司在进行实际路跑前都要在这Carla上先进行训练。

1. 基本架构

Client-Server 的交互形式

Carla主要分为Server与Client两个模块

文章搬运，自用。

论文：Lift, Splat, Shoot: Encoding Images From Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D

官方源码：lift-splat-shoot

Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型代码详解

对于任意数量不同相机帧的图像直接提取场景的BEV表达；主要由三部分实现：

1. Lift：将每一个相机的图像帧根据相机的内参转换提升到 frustum（锥形）形状的点云空间中。
2. splate：将所有相机转换到锥形点云空间中的特征根据相机的内参 K 与相机相对于 ego 的外参T映射到栅格化的 3D 空间（BEV）中来融合多帧信息。
3. shoot：根据上述 BEV 的检测或分割结果来生成规划的路径 proposal；从而实现可解释的端到端的路径规划任务。

注：LSS在训练的过程中并不需要激光雷达的点云来进行监督。