外观
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HighwayEnv
HighwayEnv
Farama-Foundation 在 GitHub 开源的仿真器，主要语言 Python。 A collection of environments for autonomous driving and tactical decision-making tasks
概述
这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。
HighwayEnv是Farama-Foundation开源的自动驾驶决策类仿真器，开发语言为Python，属于开源仿真工具范畴，核心内置多套面向自动驾驶战术决策任务的仿真环境，可支撑高等级自动驾驶策略的训练、验证与性能测试需求。
该仿真器适配L4至L7级自动驾驶技术栈的决策规划模块开发，不绑定特定机器人本体，开发者可通过Python API直接调用内置环境，也可结合强化学习训练框架、自动驾驶决策算法完成自定义场景构建与策略迭代，无需额外适配硬件接口即可快速开展仿真实验。
关键工程信息
工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。
快速接入与环境要求
源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。
源码拉取与构建参考
git clone https://github.com/Farama-Foundation/HighwayEnv.git
cd HighwayEnv
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .推荐运行环境与版本 1
| 版本 / 分支 | 验证环境 | 接入说明 |
|---|---|---|
| main / 最新稳定分支（可兼容PyTorch 2.x、TensorFlow 2.x强化学习框架） | Ubuntu 22.04 LTS / Windows 10+ / macOS 12+ / Python 3.8 ~ 3.12 | 通过pip install highway-env即可快速安装，导入import highway_env后调用gymnasium.make加载内置环境即可启动仿真。 |
关联实操教程与排障记录
教程 / 实测 / 排障 1
适配与兼容机型
支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。
尚未收录适配机型。
同厂商与同类工具
同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- GitHub Farama-Foundation/HighwayEnv访问 2026-10-26