無人駕駛汽車真實上路后所要面臨的外部環境是復雜多變的。通過利用仿真模擬軟件可以檢查算法，也可以訓練無人車面對不同場景下的感知、決策等算法。模擬平臺有很多種，如果分類的話，可以分為兩種：開源和收費的。從技術上分，也主要有兩種：第一種是基于合成數據對環境、感知以及車輛進行模擬，這種模擬器主要用于控制與規劃算法的初步開發上；
第二種是基于真實數據的回放以測試無人駕駛不同部件的功能及性能。開源模擬平臺GazeboGazebo平臺可以提供在復雜的室內和室外環境中準確有效地模擬訓練機器人的能力。它擁有一個強大的物理引擎，高品質的圖形，方便的編程和圖形界面。最重要的是，Gazebo是一個充滿活力的社區免費。三維機器人模擬器Gazebo一般結合機器人操作系統ROS來測試。
優點：1.動力學仿真可以連接多個高性能物理引擎，包括ODE，Bullet，Simbody和DART。
2.先進的3D圖形Gazebo利用OGRE提供逼真的渲染環境，包括高質量的照明，陰影和紋理。
3.傳感器和噪音從激光測距儀，2D / 3D攝像機，Kinect風格的傳感器，接觸式傳感器，力矩等等生成傳感器數據，可選的噪音。
4.插件可開發機器人，傳感器和環境控制的自定義插件。插件可直接訪問Gazebo的API。
5.機器人模型提供了許多機器人，包括PR2，Pioneer2 DX，iRobotCreate和TurtleBot。 或者使用SDF構建你自己的。
6.命令行工具廣泛的命令行工具有利于模擬內省和控制。
7.云模擬通過運用Gazebo的功能來整合現有的模型和傳感器。應用：在無人駕駛車輛測試方面，github上有人用ROS動能和Gazebo 8做過一個Car Demo，車輛的油門、剎車、轉向和傳動都是通過一個ROS系統去控制。所有傳感器數據都是通過ROS發布，并且可以用RVIZ可視化。利用Gazebo功能整合現有的模型和傳感器，構建城市模型和一個高速公路交互場景，垃圾箱、交通錐和加油站等都來自Gazebo模型庫。
本身是一個卡車模擬經營類游戲，可以通過代碼訓練和運行自動駕駛汽車，。通過AI輸出的結果實現自動轉向、加速和剎車，可以用來強化學習訓練車輛算法。它的缺點是只能控制上下左右四個方向鍵，不能設置方向盤的角度。
