一、自动驾驶车队调度（最直接相关）
1. FleetPy（强烈推荐 ⭐⭐⭐⭐）
核心能力：
特点：
Agent-based（每辆车都是独立智能体）
可模拟成千上万辆车 🚀
支持调度策略对比（你做算法很适合）
👉 本质：
自动驾驶版“调度系统 + 仿真平台”
📌 官方说明：支持“routing、user-assignment、charging”等车队任务建模
二、多车交通调度 / 多智能体仿真
2. LimSim（多车交互调度）
特点：
👉 更偏：
交通层调度（traffic-level scheduling）
3. Flowsim（城市级调度仿真）
GitHub:（论文提供开源）
类型：CAV（车联网）调度
能力：
城市级交通调度
车与车通信（V2V / V2X）
网络 + 调度联合优化
👉 适合：
4. ScenarioNet（场景级调度）
特点：
👉 本质：
真实数据驱动的调度仿真平台
三、自动驾驶算法 + 调度结合（研究级）
5. LMMCoDrive（协同调度 + 自动驾驶）
核心：
多车协同调度（CAV）
使用 ADMM 做分布式优化
调度 + 轨迹规划一体化
👉 适合：
6. FELP + CARLA（路径调度）
GitHub：论文附带代码
类型：运动规划（局部调度）
能力：
车道级路径调度
Lattice + 图搜索
可接入 CARLA
👉 更偏：
单车调度 / 局部决策
四、自动驾驶仿真平台（可扩展调度）
7. AirSim
特点：
Unreal Engine 高保真仿真
支持 RL / CV / 控制
提供 API 控制车辆
📌 可扩展做：
8. AutoDRIVE Ecosystem
能力：
自动驾驶开发 + 仿真 + 实车测试一体
支持集中式 / 分布式调度
支持数字孪生
📌 特点：
模块化 + 支持真实部署
9. MetaDrive（轻量多车调度环境）
特点：
👉 很适合：
五、调度资源合集（论文 + 项目）
10. Awesome Traffic Simulation
内容：
📌 适合做技术选型
任务调度（Fleet）
交通调度（Traffic）
运动调度（Motion）
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