empezar con carla

carla

 

1. Instalación

Dirección del sitio web oficial

1.1 Instalación bajo ventanas

1. Descarga el archivo zip e instala

   • Haga clic en la parte a continuación en el documento oficial de CARLA, el enlace del documento https://carla.readthedocs.io/en/latest/start_quickstart/

   • Descargue la versión de Windows directamente en git, puede elegir la versión a continuación, aquí uso la última versión

2. El archivo .egg en ...\PythonAPI\carla\dist en el archivo desempaquetado instala la versión requerida por Python. Estoy aquí carla-0.9.12-py3.7-win-amd64.egg, así que instale la versión Python3.7

3. Asegúrese de ejecutar con python instalado:

   pip install --user pygame numpy -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 
    pip install -r requisitos.txt -i http://pypi.douban.com/ simple/ --host de confianza pypi.douban.com 
    pip install bien formado -i http://pypi.douban.com/simple/ --host de confianza pypi.douban.com

4. Ingrese el archivo descomprimido y haga doble clic en CarlaUE4.exe para iniciarlo Use el QWEASD del teclado y el mouse para controlar el campo de visión

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5. Si se informa el error de que faltan Microsoft Visual C++ y DirectX, o uno de ellos hace referencia al siguiente enlace

• Visual Studio: tutorial de instalación (requiere reiniciar)

• DirectX: paquete de instalación (el siguiente paso, el siguiente paso se puede instalar)

1. Instalar el paquete carla

   pip instalar carla

2. Para el paquete de instalación de carla de la versión 0.9.10, debe instalarse así

   instalación_fácil .\carla-0.9.10-py3.7-win-amd64.egg

1.2 Instalación bajo ubuntu

1. Requisitos medioambientales

   Se requieren al menos 6 GB de GPU. 
   Carla necesita alrededor de 20 GB de espacio en disco 
   . Python: python3.7 se usa aquí (generalmente verifique en PythonAPI\carla\dist descargado)

2. Actualice pip3 e instale pygame y numpy

   pip3 install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 
    pip install --user pygame numpy -i http://pypi.douban.com/simple / --trusted-host pypi.douban.com

3. Instalación de Debian

   sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 1AF1527DE64CB8D9 
   sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://dist.carla.org/carla $(lsb_release -sc) principal " 
   ​sudo
   apt-get update 
   sudo apt-get install carla-simulator 
   cd /opt/carla-simulator 
   ​#
   carla-simulator=La versión que quieras, aquí instala la última versión 0.9.12 
   apt-cache madison carla-simulator 
   sudo apt - obtener instalar carla-simulator=0.9.12

4. Instalar el paquete carla

   cd PythonAPI/carla/dist/ 
   pip3 instalar carla-0.9.12-cp37-cp37m-win_amd64.whl 
   ​#
   或者
   pip3 instalar carla

5. listo para empezar

   cd /opt/carla-simulator/bin/ 
   ./CarlaUE4.sh

1.3 Instalación bajo ventana acoplable

1. instalar ventana acoplable

2. Dependencias de instalación: nvidia-docker2 y nvidia-container-runtime

   • sudo apt-get install nvidia-docker2

     • Puede reportar un error:

     • La solución es ejecutar lo siguiente

     • $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \ 
         sudo apt-key add - 
       $ distribución=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
       $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia -docker.lista | \ 
         sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list 
       $ sudo apt-get update

   • Luego instale sudo apt-get install nvidia-container-runtime

3. Extraer imagen: aquí está la versión 0.9.11, también puede elegir su propia versión, o docker pull carlasim/carla:latest última versión

4. puesta en marcha

2. Conociendo a carla por primera vez

• Los puertos interactivos predeterminados de carla son 2000 y 2001

2.1 Forma interactiva de carla

La imagen del sitio web oficial de carla es la siguiente: Servidor + Cliente dos módulos (construir mundo de simulación + control para cambiar el mundo de simulación)

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2.2 El módulo central de carla

1. Administrador de tráfico: administrador de tráfico. Responsable de simular el entorno de tráfico complejo en el mundo real (será más complicado en detalle más adelante)

2. Sensores: Carla tiene una variedad de modelos de sensores que simulan el mundo real, incluidas cámaras, lidar, radar acústico, IMU, GNSS, etc. Para acercar la simulación al mundo real, las fotos tomadas por la cámara incluso tienen efectos de distorsión y desenfoque de movimiento. Los usuarios generalmente conectan estos sensores a diferentes vehículos para recopilar varios datos.

3. Grabador: Este módulo se utiliza para registrar el estado de cada momento (Paso) de la simulación, el cual puede ser utilizado para revisión, reproducción, etc.

4. Puente ROS: Este módulo le permite a Carla interactuar con ROS y Autoware. Es la existencia de este módulo lo que hace posible probar su sistema de piloto automático en simulación, lo cual es muy importante.

2.3 Caso pequeño uno

(La práctica es el único criterio para probar la verdad)

• Crea un coche en el mundo de la simulación y controla la conducción.

• En el proceso de programación, la programación generalmente se realiza en el orden de los siguientes tres niveles de abstracción de elementos

  • mundo: primero crea este mundo de simulación

  • plano: obtener el plano de todos los actores

  • actor: todos los coches, personas, sensores del mundo simulado 'actores'

• demostración de código

3. Extensión del módulo principal

3.1 Sensores

• El primer tipo de datos devueltos es una instancia de la clase

  • Cámara RGB: cámara RGB cámara ordinaria

  • Cámara de segmentación semántica: Cámara de segmentación semántica

  • Cámara de profundidad: Cámara de profundidad

  • Cámara de flujo óptico: Cámara de flujo óptico

  • Cámara DVS (sensor de visión dinámica): cámara con sensor de visión dinámica

  • Sensor GNSS: sensor de posicionamiento por satélite de navegación

  • Lidar raycast.: sensor Lidar

  • radar: radar

  • SemanticLidar raycast: Lidar semántico

  • Sensor IMU: sensor de inercia

  • Sensor RSS (seguridad sensible a la responsabilidad): sensor de seguridad sensible a la responsabilidad

• La segunda categoría, el retorno es un evento desencadenante.

  • Detector de colisión: detección de colisión

  • Detector de invasión de carril: detección de presión de línea

  • Detector de obstáculos: Detección de obstáculos

3.1.1 Demostración de código

• Registro de un modelo de sensor

• Establecer los parámetros del sensor

• Colocación

• Supervisar el resultado de la devolución

3.2 Módulo de gestión de vehículos Traffic Manager

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3.3 Sección de control de comportamiento

1. Determine las posiciones de inicio y final y genere waypoints

   redx?

2. Controla el coche de acuerdo con la información juzgada.

• Demostración y explicación del código.

3.4 Herramienta de visualización carlaviz

• 0.9.10: Combinado con pygame para visualización

• docker run -it -p 8080:8080 -p 2000:2000 -e CARLAVIZ_HOST_IP=localhost -e CARLA_SERVER_IP=localhost -e CARLA_SERVER_PORT=2000 mjxu96/carlaviz:0.9.10