自动驾驶车辆导航，基于新航点的API，地图创建等

对于CARLA模拟器来说，这是一段漫长的旅程。该团队于2016年底开始了这一冒险活动，旨在将最先进的自动驾驶模拟器带入开源社区。我们的目标很明确：通过可访问的模拟使自动驾驶民主化，并创建一个平台，使学者和行业成员可以共享知识和结果公开。2017年11月，我们首次公开发行了CARLA。当时，该平台是一个谦虚的模拟器，围绕基于摄像机的策略学习和数据获取任务的用例构建。一个很好的起点，但还不够。因此，我们决定完全重新设计平台，以生产出更先进，更灵活的自动驾驶模拟器，并牢记以下目标：

• 用户必须能够以简单的方式创建***新的内容***（即地图，关卡）
• 用户必须能够创建复杂的***交通场景***（又名交通状况）
• 用户必须能够利用自动驾驶中使用的任何***现有传感器***
• 用户必须能够自动培训和***评估***他们的驾驶人员（驾驶人员）
• 该平台必须是***可扩展的***，即计算在不同节点之间分布

我们在过去的10个月中致力于重新设计平台以实现这些目标。0.9.0版本是此工作的初步展示，其中引入了新的CARLA API，多客户端体系结构以及可以随意控制所有仿真车辆的功能。

在此0.9.1版本中，我们添加了关键功能，以启用使用外部工具制作的新内容（地图）的摄取，以及使用基于航点和地图查询的新API轻松***导航***这些地图。为此，我们采用了OpenDrive作为CARLA道路网络格式的核心。我们的地图表示基于