强化学习与自动驾驶——Carla环境配置与benchmark解读

最新推荐文章于 2024-08-21 20:48:48 发布

启人zhr

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分类专栏：强化学习理论与实践强化学习文章标签：强化学习自动驾驶游戏

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27008079/article/details/102829382

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本文介绍了如何配置Carla Server，包括无界面启动和Docker启动，并详细阐述了Carla Client的连接与控制。此外，文章详细讲解了Driving Benchmark的概念，解析了CoRL2017实验基准，包括四种导航任务，并展示了如何定制实验配置和定义智能体，为使用强化学习训练自动驾驶提供了基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.Carla Server

Carla目前的稳定版为0.8.2，https://github.com/carla-simulator/carla/releases/tag/0.8.2 即可下载，linux解压后命令行执行

$ ./CarlaUE4.sh

这将启动一个全屏的仿真窗口，你能使用WASD驾驶车辆

实验中往往增加各种参数进行配置

$ ./CarlaUE4.sh -carla-server -benchmark -fps=10 -windowed -ResX=300 -ResY=300

carla-server参数表示以服务端模式运行，等待客户端连接
benchmark fps=10 表示仿真中每一个step的时间间隔相同
windowed ResX=300 ResY=300 表示窗口化以及大小

1.1 无界面启动

配置环境变量：SDL_VIDEODRIVER=offscreen 和 SDL_HINT_CUDA_DEVICE=0

程序中可以这么写

my_env = {
   **os.environ, 'SDL_VIDEODRIVER': 'offscreen', 'SDL_HINT_CUDA_DEVICE': '0', }
cmd = [path.join(environ.get('CARLA_ROOT'), 'CarlaUE4.sh'), self.map,
       "-benchmark", "-carla-server", "-fps=10", "-world-port{}".format(self.port),
       "-windowed -ResX={} -ResY={}".format(carla_config.server_width, carla_config.server_height),"-carla-no-hud"]
p = subprocess.Popen(cmd, env=my_env)

这个目前的缺点是默认第0块GPU，选择其他的会失效，在https://github.com/carla-simulator/carla/issues/225 有提到

如果你想能够选择gpu，可以选择下面的docker启动

1.2 docker启动

关于docker和nvidia docker的安装以及carla镜像的安装可以参考官网

在程序中

p = subprocess.Popen(['docker', 'run', '--rm', '-d', '-p',
                                   str(self.port) + '-' + str(self.port + 2) + ':' + 
                                   str(self.port) + '-' + str(self.port + 2),
                                   '--runtime=nvidia', '-e',                                   								  'NVIDIA_VISIBLE_DEVICES='+str(self.gpu), 
                                   "carlasim/carla:0.8.4",
                                   '/bin/bash', 'CarlaUE4.sh', self.map, '-windowed',
                                   '-benchmark', '-fps=10', '-world-port=' +                 								  str(self.port)], shell

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