[carla入门教程]-1 安装carla环境

本博客记录了在Ubuntu 18.04以上系统安装Carla仿真环境,到调用其Python API进行车辆操控的全流程。介绍了Carla预编译包的下载、解压、地图导入等安装步骤,还提及运行服务器的方法及可能出现的问题和解决办法。
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本专栏教程将记录我从安装carla到调用carla的pythonAPI进行车辆操控的全流程,带领大家从安装carla开始,到最终能够熟练使用carla仿真环境进行传感器数据采集和车辆控制.

第一节 carla 仿真环境的安装

准备工作:
在本节教程之前,需要大家安装ubuntu18.04以上的系统,并且安装对应的ros-melodic操作系统框架.以下的内容都是在ubuntu18.04环境下进行.并且,为了方便进行代码调试,推荐大家安装Vscode作为开发工具.为了方便查看carla提供的官方文档,建议下载Typora作为markdown文件浏览器.并且,为了使用显卡进行加速,还需要更新nvidia的显卡驱动>390,并安装cuda>10.1 的版本.

下载链接:
Typora:

https://www.aliyundrive.com/s/Fe4ixDY1JNV

Vscode:

https://www.aliyundrive.com/s/N8HPC8pZMhn

carla的安装方式有两种,一种是采用预编译包,一种是采用源码编译.为了方便安装,本次我们采用通过预编译包方式进行安装.
这里安装的carla版本为0.9.12

1.1下载:

通过github地址进行下载:
https://github.com/carla-simulator/carla/releases

需要下载以下两个包:
[Ubuntu] CARLA_0.9.12.tar.gz
[Ubuntu] AdditionalMaps_0.9.12.tar.gz

1.2 解压缩,

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### Carla 开源仿真平台入门教程 Carla 是一款功能强大的开源自动驾驶模拟器,旨在支持开发、训练和验证自动驾驶系统[^1]。以下是关于如何快速上手并学习 Carla 的一些关键资源和建议: #### 安装与配置 为了顺利运行 Carla,需要满足一定的硬件和软件环境需求。官方文档提供了详细的安装指南,包括依赖项的准备以及编译过程中的常见问题解决方法。可以访问 Carla 的 GitHub 页面获取最新的安装说明。 ```bash # Clone the repository and follow setup instructions. git clone https://github.com/carla-simulator/carla.git cd carla ./Setup.sh ./Build.sh ``` 上述脚本会自动下载所需的 Unreal Engine 版本,并完成 Carla 模拟器的构建工作。 #### 学习资料推荐 - **官方文档**: 这是最权威的学习材料之一,涵盖了从基础概念到高级特性的全面介绍。新手可以从阅读 Quick Start Guide 开始了解基本操作。 - **Python API 教程**: 大部分用户通过 Python 脚本来控制 Carla 中的各种实体(车辆、传感器等)。因此熟悉其提供的 API 至关重要。下面是一个简单的例子展示如何启动客户端并与服务器交互: ```python import glob import os import sys try: sys.path.append(glob.find('carla/dist/carla-*%d.%d-%s.egg' % ( sys.version_info.major, sys.version_info.minor, 'win-amd64' if os.name == 'nt' else 'linux-x86_64'))[0]) except IndexError: pass import carla client = carla.Client('localhost', 2000) world = client.get_world() blueprint_library = world.get_blueprint_library() vehicle_bp = blueprint_library.filter('model3')[0] spawn_point = random.choice(world.get_map().get_spawn_points()) vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point) def destroy(): vehicle.destroy() atexit.register(destroy) ``` 此代码片段展示了连接至 CARLA 服务端的方法,加载蓝图库创建一辆特斯拉 Model 3 并将其放置于随机起点位置。 #### 常见挑战及解决方案 尽管 Carla 提供了丰富的特性集,但在实际应用过程中仍可能存在某些局限性或困难之处。例如,在追求更高精度场景还原度的同时可能会牺牲掉一部分计算性能;另外不同版本之间也可能存在兼容性差异等问题[^2]。针对这些问题可以通过查阅社区论坛或者参考其他开发者分享的经验贴寻求帮助。 ---
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