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drawtonomy と CARLA

CARLA は自動運転 R&D の分野で最も広く使われているオープンソースシミュレータです。Unreal Engine をベースにした 3D フォトリアルな世界を舞台に、カメラ・LiDAR・レーダー・GNSS・IMU・衝突・レーン逸脱といったセンサーモデルを完備し、Python API でエージェントやトラフィックを制御できます。ASAM OpenSCENARIO シナリオの実行には、公式コンパニオンプロジェクトの CARLA Scenario Runner を使います。

CARLA が担う領域:

  • センサーグレードのレンダリングによる 3D フォトリアルな世界。
  • カメラ / LiDAR / レーダー / GNSS / IMU / 衝突センサーと、それぞれのグラウンドトゥルースアノテーション。
  • エージェント・センサー・トラフィックのスクリプティング用 Python API。
  • Scenario Runner による OpenSCENARIO 1.x の実行。
  • Leaderboard・ROS ブリッジ・ML リファレンスエージェントなど豊富なエコシステム。

センサー入力を使って自動運転スタックを訓練・評価するのであれば、CARLA は最初に選ぶべき標準ツールの一つです。

CARLA のコアは MIT ライセンスのオープンソースです。一部のアセットやコンパニオンプロジェクトは個別の利用条件を持つため、各リポジトリを確認してください。

drawtonomy は、走行シナリオを扱うための無料ブラウザホワイトボードです。ブラウザ内 OpenSCENARIO シミュレータには esmini を WebAssembly にコンパイルして組み込んでおり、ストーリーボードをページ上でそのまま再生できます。実行セマンティクスはネイティブの esmini と同じです。なお、OpenSCENARIO 1.x のシミュレーション正確性については esmini メンテナーの方々の功績によるものです。

CARLA も drawtonomy も「走行シナリオをシミュレートする」という点では共通していますが、カバーするレイヤがまったく異なります。

機能CARLAdrawtonomy (ブラウザシミュレータ)
OpenSCENARIO 1.x ストーリーボードの実行✅ Scenario Runner 経由✅ esmini-WASM 組み込み
センサーシミュレーション (カメラ / LiDAR / レーダー / GNSS / IMU)✅ フル対応❌ なし
3D フォトリアルな世界✅ Unreal Engine❌ 2D キャンバスのみ
車両ダイナミクスの忠実度ストーリーボード駆動 (esmini レベル)
ML / RL 訓練パイプライン✅ 設計目的❌ 対象外
インストール数 GB のエンジン + GPU が必要❌ モダンブラウザだけで動く
初回起動までの時間 (新規 PC)数分〜数時間数秒
記録した実行のフレーム単位シーク・ステップツール依存✅ スクラバー + 矢印キー
シミュレーションの .webm 書き出し外部スクリーンキャプチャ✅ アプリ内 export、アスペクト比プリセット付き
同じキャンバスでのホワイトボード作図

両ツールが対象とする問題は異なります。

  • CARLA: センサーシミュレータ。AV スタックにリアルな知覚データとグラウンドトゥルースを供給することが目的です。
  • drawtonomy: シナリオシミュレータ兼スケッチキャンバス。ストーリーボードそのものを素早くブラウザで可視化・共有・反復するための場所です。インストールは不要です。

両方を使える環境であれば、センサー訓練実行は CARLA、同じ .xosc をブラウザでさっと確認したいとき (トリアージ・コードレビュー・デモ・スライド) は drawtonomy、という組み合わせが自然です。CARLA Scenario Runner で実行するファイルをそのまま drawtonomy のキャンバスにドロップできます。

ブラウザシミュレータで十分な場面

Section titled “ブラウザシミュレータで十分な場面”
  • シナリオの失敗箇所をトリアージする.xosc をブラウザにドロップし、失敗の瞬間までスクラブしてスクリーンショットを撮る。CARLA を起動するより速く確認できます。
  • シナリオの PR をコードレビューする — レビュアーの環境に CARLA がなくても確認できます。
  • GPU のない学生ラップトップで OpenSCENARIO を教える
  • ストーリーボードのデモ .webm を録画する — スライド・バグレポート・SNS 投稿用に。スクリーンキャプチャのツールチェーンは不要です。
  • CARLA スイープを実行する前に生成済みカタログをざっと確認するscenariogenerationScenic で生成したシナリオを手軽にプレビューできます。
  • センサーデータが必要な場合 — カメラ・LiDAR・レーダー・深度・セマンティック。
  • AV / ADAS スタックの訓練または評価を行う場合。
  • 3D フォトリアルな世界が必要で、2D キャンバスでは足りない場合。
  • 知覚スタックを含むクローズドループ制御を実行する場合。
  • ROS やほかのロボティクスミドルウェアと連携する場合。

drawtonomy はこれらの用途を代替しようとするものではありません。一段上のレイヤ — スケッチし、ストーリーボードをシミュレートし、レビューする場所 — に位置するツールです。