CARLA, kurz für CAR Learning to Act, ist ein offener Datensatz für die Entwicklung, das Training und die Validierung autonomer Fahrsysteme. Zusätzlich zu Open-Source-Code und Protokollen bietet CARLA auch digitale Assets (Stadtpläne, Gebäude, Fahrzeuge usw.), die offen und frei verfügbar sind.

CARLA wird verwendet, um die Leistung von drei autonomen Fahransätzen zu untersuchen: einer klassischen modularen Pipeline, einem End-to-End-Modell, das durch Imitation Learning trainiert wurde, und einem End-to-End-Modell, das durch Reinforcement Learning trainiert wurde.