1: コンピュータの設定
Carla は、Windows と Linux システムの構築をサポートしています。コンピュータをインストールするための公式の最小構成要件は、6G ビデオ メモリを備えた GPU です。8G ビデオ メモリを備えた GPU が推奨され、少なくとも 20G のストレージ容量が必要です。すべてのコンピュータ構成要件は、必須ではありません。小さな挑戦。
私が使用しているコンピューターのハードウェア構成: 32G メモリ、AMD R7 プロセッサー、NVIDIA RTX 3090 グラフィックス カード、ソフトウェア構成: ubuntu18.04 (Linux 開発が主流)、Ros1 (melodic)、Python2.7 など。
2:Carlaソフトウェアのインストール方法
以下は nvidia を駆動する部分ですが、インストールされている場合はスキップしてください。
nvidia ドライバーのインストール: グラフィック カード ドライバーを使用してクールなインターフェイスが作成されます。グラフィック カード ドライバーがなければ、画像が表示できないのは当然です。
/etc/apt/sources.list ファイルをバックアップします。
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sourses.list.backup
上記の操作がアクセス許可を拒否された場合は、sudo を追加して再度実行します。
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sourses.list.backup
gedit を使用してソース リストの内容を変更する
sudo gedit /etc/apt/sources.list #元のコンテンツを削除し、次のコンテンツを追加します (Alibaba ソース/清華社ソース)
# apt の更新速度を向上させるために、ソース コード イメージはデフォルトでコメント化されていますが、必要に応じて自分でコメントを解除することができます。
/ubuntu/ のdebインデックス | 清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ステーション | 清華大学オープンソース ミラー バイオニック メイン 制限付きユニバース マルチバース
# deb-src /ubuntu/ のインデックス | 清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ステーション | 清華オープンソース ミラー バイオニック メイン 制限付きユニバース マルチバース
/ubuntu/ のdebインデックス | 清華オープンソース ミラーバイオニック アップデート メインの制限されたユニバース マルチバース
# deb-src /ubuntu/ のインデックス | 清華オープンソース ミラーバイオニック更新メインの制限されたユニバースマルチバース
/ubuntu/ のdebインデックス | 清華 オープンソース ミラー バイオニック バックポート メイン 制限付きユニバース マルチバース
# deb-src /ubuntu/ のインデックス | 清華オープンソース ミラー バイオニック バックポート メイン 制限付きユニバース マルチバース
/ubuntu/ のdebインデックス | 清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ステーション | 清華大学オープンソース ミラー バイオニックセキュリティ メイン制限ユニバース マルチバース
# deb-src /ubuntu/ のインデックス | 清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ステーション | 清華大学オープンソース ミラー バイオニック セキュリティ メイン制限ユニバース マルチバース
# プレリリース ソフトウェア ソース。有効にすることはお勧めしません
# deb /ubuntu/ のインデックス | 清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ステーション | 清華大学オープンソース ミラーバイオニックが提案する主な制限された宇宙 マルチバース
# deb-src /ubuntu/ のインデックス | 清華オープンソース ミラー バイオニックが提案するメイン制限ユニバース マルチバース | 清華オープンソース ミラー バイオニックが提案するメイン制限ユニバース マルチバース
アップデート：
sudo apt-get アップデート
依存関係をインストールする
2 つのコマンドをそれぞれ実行して、NVIDIA グラフィックス カードに依存するソフトウェアをインストールします。
sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt install build-essential libc6:i386
オープンソースドライバーのヌーボーをブロックする
端子入力
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
テキストの最後に次の 2 行を追加した後、保存して閉じます (nouveau サードパーティ ドライバーを無効にするために使用されます。後で元に戻す必要はありません)。
ブラックリストヌーボー
オプション新しいモードセット=0
無効化を有効にしてシステムを再起動するには、次のコマンドを実行します。
sudo update-initramfs -u
sudo再起動
再起動後、次のコマンドを入力して有効かどうかを確認します (注意事項: 突然の電源障害によりグラフィックス カード ドライバーがクラッシュした場合は、シャットダウンして再起動しても、インストール パッケージはまだ残っているため、この手順からすぐに再インストールしてください)。
lsmod | 新しい grep
出力がない場合は、無効化が有効になります。
GUIを閉じる
Ctrl-Alt+F2 を押してコマンド ライン インターフェイスに入り (Ctrl-Alt+F1 ～ F7 など、他の入力方法もあります。試してみてください)、ユーザー名とパスワードを入力してログインします (ログインする必要があります)。ターミナルではなくコマンドラインページ）ログイン名とパスワードを入力する必要があります。
次のコマンドを入力して、X-Window サービスを無効にします。
sudo service lightdm stop # これにより、グラフィカルインターフェイスが閉じられます
注: lightdm は私のコンピュータにインストールされておらず、グラフィカル インターフェイスは GTK3 なので、ユニット lightdm.service notloaded というメッセージが表示された場合は、最初に lightdm をインストールする必要があります。
sudo apt-get インストール lightdm
インストールが完了すると、インターフェイスがポップアップ表示されます (GTK3 と lightdm の 2 つのオプションがあります)。lightdm を選択します。
この時点で、sudo service lightdm stop を再度実行して、X-Window サービスを無効にします。
(この手順を実行する前に、他のバージョンをインストールしたり、他の方法でドライバーをインストールした場合は、最初に元のドライバーをアンインストールする必要があります。以下は方法の 1 つです。)
sudo apt-get 削除 nvidia-*
ドライバーをインストールする
デフォルトでドライバー ファイルが Downloads ディレクトリにダウンロードされる場合は、最初にこのディレクトリに入ります。
CD ダウンロード/
ドライバー実行ファイルに実行権限を付与します (ドライバー ファイル名はダウンロードしたものと一致する必要があることに注意してください)
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run
ドライバーをインストールします (ドライバーのファイル名は、ダウンロードしたものと一致する必要があることに注意してください)
# 実行中のデスクトップ
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run –no-opengl-files-no-x-check -no-nouveau-check
#ラップトップラン
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run
各項目は以下を表します。
–no-opengl-files OpenGL ファイルをインストールせずにドライバー ファイルのみをインストールします - このパラメータは最も重要です
–no-x-check ドライバーのインストール時に X サービスをチェックしません。
–no-nouveau-check はドライバーのインストール時に nouveau をチェックしません
インストール プロセス中に、次の問題のいずれか (おそらくその一部またはすべて) が発生した場合は、キーボードの左右のキーを押して対応するオプションを選択し、Enter キーを押して続行します。インストールが失敗するか、隠れた危険が存在する可能性があります。上記の最も重要な手順では、nv の xconfig ファイルを使用するかどうかを尋ねられることに注意してください。必ず「はい」を選択してください。そうしないと、x-window の起動時に nv ドライバーが使用されません。
コマンドラインインターフェイス/ターミナルでインストールが成功したかどうかを確認します。
nvidia-smi # GPU リストが表示されれば、ドライバーのインストールは成功です。
以下のような情報が出力されれば、通常のインストールが成功したことを意味します。
ps: 実際には、これがあるからといって、グラフィック カード ドライバーがインストールされていることを意味するわけではありません。また、インストールされているように装っている可能性もあります。現時点では、Web サイトを使用して確認できます。
引っかからずに回ればグラフィックカードの取り付けに問題はないということになります。
volumeshader_bm
問題点: Python のバージョンに関する混乱; ubuntu18.04 に付属する Python はバージョン 2.7 ですが、後でいくつかの Python バージョンの対応が必要になり、他のブログでは、仮想環境を作成するために anconda をインストールすることを推奨していますが、ディープラーニングを学習するときはそうでした。 before とても便利ですが、初心者の方はシンプルにして段階的に進めてください。
現在のPythonのバージョンを確認する
Python --バージョン
Python 2.7.17
2.7 であればそのままダウンして大丈夫ですが、そうでない場合は Python のバージョンを切り替える必要があります。
sudo update-alternatives --config Python
Python を置き換える候補は 2 つあります (/usr/bin/python によって提供されます)。
パス優先ステータスの選択
-------------------------------------------------- ----------
0 /usr/bin/python3.6 1 自動モード
* 1 /usr/bin/python2.7 0 マニュアルモード
2 /usr/bin/python3.6 1 手動モード
現在の値 [*] を維持するには、<Enter> を押すか、選択した数値を入力します。
圧縮パッケージをダウンロードして解凍します
これは公式 Web サイトの GitHub アドレスで、無料のソース コードをインストールするための圧縮パッケージを解凍できます。Github アドレスはここをクリックしてください: https://github.com/carla-simulator/carla/releases
科学インターネットにアクセスする必要がある場合は、URL https://mirrors.sustech.edu.cn/carla/を使用すると 、より高速です。
ギットハブのスクリーンショット
ここでは例として 0.9.12 を使用しており、実際には 0.9.13 をダウンロードします。
ダウンロード後、ディレクトリに移動して圧縮します。
tar -xzvf CARLA_0.9.13.tar.gz
git clone の送信量のため、Carla では正式に残りのマップ ファイルを別個に配置し、別個にダウンロードする必要があります。
マップ リソースを解凍して、対応するファイル ディレクトリに直接配置する必要はありません。
cd カーラ0.9.13
./importAssets.sh
次に、この追加の町の情報を carla で読むことができます。
Pythonの静的変数情報を設定する
(1) Carla インストール ファイル ディレクトリの PythonAPI/carla/dist で、さまざまなバージョン (python2 と python3) の .egg ファイルを見つけます。
最初から 2.7 を使用することを選択したため、このディレクトリでターミナルを開き、次のように入力します。
pwd #現在のフォルダーのディレクトリを検索します
別のターミナルを開いてルートディレクトリに移動します
CD〜
.bashrc ファイルを編集する
sudo は .bashrc を実行します
最後の行にエクスポートを追加します
import PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/username/sim_ws/carla_0.9.13/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.13-py2.7-linux-x86_64.egg
ソース
ソース.bashrc
ラン・カーラ
依存関係をダウンロードする
pip install --user pygame numpy &&
pip3 install --user pygame numpy
ターミナルに入力します
./CarlaUE4.sh
3: carla_ros_bridge のインストール
Carla バージョン: 0.9.13 Carla_ros_bridge バージョン: 0.9.10-1
1. ソースコードのインストール（推奨）
mkdir -p ~/carla-ros-bridge/catkin_ws/src
cd ~/カーラ・ロス・ブリッジ
git clone --recurse-submodules https://github.com/carla-simulator/ros-bridge.git catkin_ws/src/ros-bridge
ソース/opt/ros/<melodic/noetic>/setup.bash
cd catkin_ws
上記のコマンド: mkdir -p ~/carla-ros-bridge/catkin_ws/src, -P はフォルダーを継続的に作成できることを意味します。git clone が中断されたとき、ネットワークの問題であれば、さらに数回プルできます。科学インターネット それが王道です！;source /opt/ros/<melodic/noetic>/setup.bash このコマンドは、実際には、ros1 のメロディック バージョン、または source /opt/ros/noetic に基づいて、source /opt/ros/melodic/setup.bash を実行するだけで済みます。 ros の /setup.bash バージョン。無知なコマンドをコピーしないでください。インストールされている ros の種類を考えてください。cd /opt/ros/, ls を実行して、ros のバージョンを確認できます。
ロスデップのアップデート
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r
尾状花序のビルド
rosdep の更新はエラーが発生しやすく、主な問題はネットワークの問題です。これを解決するには Yuxiang ros を使用できます。つまり、rosdepc 更新を実行すると、更新が成功したことがわかります。rosdep install --from-paths src -- ignore-src -r はこの行を実行しています pip モジュールがインストールされていないことを報告するエラーがあり、最終的に pip --version に対応するバージョンが python3 であることがわかりましたが、グローバル変数 .bashrc で python2.7 を使用していたので、追加しましたキーを取得し、pip を取得するために python2 をダウンロードしました
カールhttps://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py --output get-pip.py
sudo python2 get-pip.py
rosdepc を再度実行すると成功します。その後、catkin_make は問題を引き起こしませんが、生き残る必要があります。roslaunch を実行するたびにそれをソースする必要があります。コンピュータ上に 2 セットの carla_ros_bridge がある場合は、ソースすることができますどちらを使用する必要がありますか。
2.apt-getメソッド（非推奨）
この方法でインストールした carla_ros_bridge は、(1) 起動時に非常に暗くなり、(2) 非常に固まります。これは、apt-get install メソッドが公式にコンパイルされたパッケージを取得するためです。 -ブリッジは0.9.10-1です。
cd Path_of_carla #carla のインストール場所
PythonAPI ARGS を作成します"--python-version=2"
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 1AF1527DE64CB8D9
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] /carla $(lsb_release -sc) main のインデックス"
sudo apt-get update # Debian パッケージのインデックスを更新する
sudo apt-get install carla-ros-bridge
apt-get メソッドによってインストールされたブリッジの効果:
ソース/opt/carla-ros-bridge/melodic/setup.bash
roslaunch carla_ros_bridge carla_ros_bridge_with_example_ego_vehicle.launch
解決策: コード内のフロントカメラとリアカメラの ISO 値を調整します (フロントカメラとリアカメラの両方を変更する必要があることに注意してください)
sudo gedit /opt/carla-ros-bridge/melodic/share/carla_ego_vehicle/config/sensors.json
値を 4000 に変更し、ctrl+s を押して保存し、終了して再度起動すると、黒の問題は解決されましたが、遅延の問題はまだ解決されていないことがわかります。
カーラのインストール
4: デバッグ
エラーが発生します:
警告：クライアント API Vwesion = 0.9.13
警告: シミュレータ API バージョン = 0.9.12
この問題の理由は、Python の Carla ライブラリのバージョンが Carla のバージョンと一致しないためです。そのため、正しい姿勢は次のようになります。
Carla ライブラリの上位バージョンをアンインストールし、Carla エミュレータのバージョンと一致するライブラリをダウンロードします。
解決する
sudo カーラをアンインストールする
pip3 インストール carla == 0.9.12
問題を解決するには、python2 ./manual_control.py を再度実行します。
コンピューターの動作が遅すぎます。エミュレーターを開くには、バックグラウンドで実行できるターミナルが必要です。
./CarlaUE4.sh -quality-level=Epic -RenderOffScreen