Ubuntu 20.04 安装 Carla0.9.13

本文详细介绍了在Ubuntu20.04上安装Carla0.9.13的步骤,包括系统需求、Python和pip的版本管理、安装pygame和numpy、下载及导入Carla包、安装carlapython库和其他依赖。此外,还提供了处理报错的解决方案,如安装libomp5和选择使用NVIDIA显卡。最后,提到了如何优化Carla的性能,例如降低图形质量级别和调整fps。

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1. 安装Carla 0.9.13

官方文档
GPU要求:建议8G
磁盘空间:20G
Python版本:python2.7或者python3,Ubuntu20.04预装了python3.8可用
Pip版本:python2.7用pip,python3用pip或者pip3,版本要求20.3及以上

查看pyhton版本

python3 --version
pip -V
# Ubuntu默认pip的版本是20.0.2,需要升级
pip install --upgrade pip

在这里插入图片描述

将安装位置添加到工作目录

gedit ~/.bashrc 
# 将这一行添加到末尾,/home/dell为主目录,每个人不一样
export PATH=/home/dell/.local/bin/:$PATH

在这里插入图片描述

升级成功!

2. 安装 pygame numpy

pip install --user pygame numpy

3. 安装 Carla

选择 B. Package installation
在这里插入图片描述Package下载地址

在这里插入图片描述
下载第一个,下载完成后提取到主目录
在这里插入图片描述

# 按照官方文档运行命令
cd ~/CARLA_0.9.13/
./ImportAssets.sh

4. 安装 carla python 库 & 其它依赖

pip install carla==0.9.13
sudo apt install libomp5

5. 开启 carla 仿真环境

cd ~/tools/CARLA_0.9.13
./CarlaUE4.sh

6. 其他

如果报错

CARLA/CARLA_0.9.13/CarlaUE4/Binaries/Linux/CarlaUE4-Linux-Shipping: error while loading shared libraries: libomp.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory

执行如下命令:

sudo apt-get install libomp5

如果在运行的时候命令行出现

MESA-INTEL: warning: Performance support disabled, consider syscrl dev. i9q5.perf_stream_paranoid=0

说明 Carla 强制使用核显,使用独显

./CarlaUE4.sh -prefernvidia

7. 示例演示

可以尝试一些示例脚本来为城市注入生命并驾驶汽车

   # Terminal A 
    cd PythonAPI\examples
    python3 -m pip install -r requirements.txt # Support for Python2 is provided in the CARLA release packages
    python3 generate_traffic.py  

    # Terminal B
    cd PythonAPI\examples
    python3 manual_control.py

卡顿问题

这里由于对显卡的要求比较高,所以这里可以通过命令设置来解决一些 Carla 的卡顿问题

~/CARLA/CARLA_0.9.13$ ./CarlaUE4.sh -prefernvidia -quality-level=Low -benchmark -fps=15

-prefernvidia:使用NVIDIA显卡启动

-quality-level=Low:调低渲染水平

-benchmark -fps=15:引擎以1/15秒的固定时间逐步运行

这里如果还是很卡,可以隐藏房屋建筑,仅留下道路,减少显卡渲染的任务量

方法:Shift+V 全选建筑物 Shift+B 隐藏所有建筑物

还有以下其余可使用的配置选项:

配置选项可用:

carla-rpc-port=N:侦听端口 N 处的客户端连接。默认情况下,流式端口 Streaming port 设置为 N+1

carla-streaming-port=N:指定用于传感器数据流的端口。 使用 0 获取随机未使用的端口。 第二个端口将自动设置为 N + 1

quality-level={Low,Epic}:更改图形质量级别

-carla-server:让 carla以服务的方式运行

-benchmark -fps=15:引擎以1/15秒的固定时间逐步运行

-windowed -ResX=800 -ResY=600:屏幕窗口大小

### Ubuntu 20.04Carla 0.9.13 的 API 文档与使用 #### 安装 Carla 和依赖项 为了在 Ubuntu 20.04 上成功运行和开发基于 Carla 0.9.13 的项目,首先需要确保所有必要的依赖已正确安装。这包括但不限于 Git 工具的安装: ```bash sudo apt-get -y update sudo apt-get -y install git ``` 上述命令用于更新包列表并安装 Git 版本控制系统工具[^3]。 #### 获取 Carla 源码及其 API 文档 Carla 提供了详细的官方文档来指导开发者如何设置环境以及利用其功能。对于特定版本如 0.9.13,在克隆仓库时应指定该标签或分支名以获取对应版本源代码。通常情况下,可以从 GitHub 或其他托管平台下载所需资源,并通过阅读 `README.md` 文件了解具体构建说明和其他重要提示。 访问 Carla 的官方网站或者 GitHub 页面可以找到最新的 API 参考手册链接。这些资料涵盖了传感器配置、车辆控制接口等方面的内容,帮助用户更好地理解和应用框架内的各个组件。 针对鱼眼相机(Fisheye Sensor)这类特殊设备的支持情况,则需查阅相关发行日志或是社区论坛中的讨论帖,确认所使用的 Carla 发行版是否已经集成了此类特性[^1]。 #### 使用 Python 脚本调用车辆模拟器 一旦完成了 Carla 平台本身的搭建过程之后,就可以借助 Python API 来编写交互逻辑脚本来操作虚拟世界里的对象了。下面给出一段简单的例子展示怎样启动服务器端程序并且连接客户端会话: ```python import carla client = carla.Client('localhost', 2000) world = client.get_world() settings = world.get_settings() settings.synchronous_mode = True # Enables synchronous mode. settings.fixed_delta_seconds = 0.05 world.apply_settings(settings) blueprint_library = world.get_blueprint_library() vehicle_bp = blueprint_library.find('vehicle.tesla.model3') spawn_point = random.choice(world.get_map().get_spawn_points()) vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point) try: while True: world.tick() # Advance the simulation one step. finally: vehicle.destroy() # Cleanup actors when done. ``` 这段代码展示了基本的操作流程:创建 Client 实例并与主机建立通信;调整场景参数以便于同步执行;选取合适的蓝图定义汽车模型;随机挑选一个起点位置实例化一辆新车;最后进入循环等待直至结束再清理现场释放资源。
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