Carla自学整理——Sensor模块

小新奕

已于 2024-02-12 22:36:40 修改

阅读量615

点赞数 10

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：自动驾驶人工智能

于 2024-02-12 21:45:21 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdncyn/article/details/136103004

本文详细介绍了如何在Carla模拟环境中使用Python构建RGB相机、激光雷达(LIDAR)、声波雷达(Radar)等传感器，以及它们的位置设置和数据采集回调函数。同时涵盖了GNSS和IMU等内部检测器的使用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Carla内的Sensor总览

Camera类：RGB、深度、分割
雷达类：激光雷达（LIDAR）、声波雷达（Radar）、语义雷达（Semantic LIDAR）
外部环境传感器：Collision、Lane invasion（汽车变道时启动，将Lane ID与汽车ID记录下来）、Obstacle
汽车内部检测器：GNSS（地理位置）、IMU（轴加速度与角加速度）

Python构建代码

Camera构建

# 在蓝图库里选择camera传感器（rgb换为需要的camera），并存到变量camera_bp中
camera_bp = blueprint_library.find('sensor.camera.rgb')    
# 在变量camera_transform中存储camera的相对汽车的放置位置（具体怎么算的还不确定，但x为车头车尾轴）
camera_transform = carla.Transform(carla.Location(x=1.5, z=2.4))
# 将camera种类、camera位置、camera附着车辆信息赋给camera变量
camera = world.spawn_actor(camera_bp, camera_transform, attach_to=ego_vehicle)

# 存储camera传回的数据（image）
# “output_path”为存储路径，“%06d”表示保存的图像文件名为用0