今天开始学Carla了（1）
发布时间
阅读量：
阅读量
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
Carla安装
-
-
- 主要特点
- 应用场景
- 安装
-
CARLA（CAR Learning to Act）是一个开源自动驾驶仿真平台，专为开发、训练和验证自动驾驶系统而设计。它由加州大学伯克利分校、Intel Labs 和 Toyota Research Institute 等机构合作开发，并在 MIT 许可下开源。以下是对 CARLA 的详细介绍：
主要特点
高保真仿真环境 ：
* CARLA 提供逼真的城市环境，包括各种道路、建筑、交通信号、行人和其他车辆。
* 支持不同天气条件和昼夜循环，使得自动驾驶系统可以在多变的环境中进行测试。丰富的传感器支持 ：
* CARLA 支持多种传感器，包括摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达、GPS、IMU（惯性测量单元）等。
* 用户可以在车辆上配置不同类型和数量的传感器，以模拟真实世界中的自动驾驶车辆。灵活的控制接口 ：
* 提供 Python API，允许用户方便地控制仿真环境和车辆行为。
* 支持 ROS（Robot Operating System）集成，方便与其他机器人和自动驾驶软件结合使用。多种自动驾驶任务支持 ：
* CARLA 支持多种自动驾驶任务，包括车辆导航、路径规划、障碍物检测和避障、红绿灯识别和行人检测等。
* 提供预置的自动驾驶任务场景，方便用户测试和验证算法。开源和可扩展性 ：
* CARLA 是一个开源项目，社区活跃，用户可以自由修改和扩展其功能。
* 提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。应用场景
算法开发和验证 ：
* 自动驾驶算法的开发、训练和测试。通过仿真环境，可以在安全和可控的条件下对算法进行迭代和优化。数据集生成 ：
* CARLA 可以生成丰富的仿真数据，用于训练深度学习模型。例如，生成带有标注的图像数据，用于训练目标检测和语义分割模型。教育和研究 ：
* 作为一个教学工具，用于大学和研究机构的自动驾驶课程和项目。
* 支持学术研究，帮助研究人员验证新算法和新想法。安装
安装 ：
- CARLA 支持 Windows 和 Linux 平台。用户可以从 CARLA 的官方网站或 GitHub 仓库下载最新版本。
- 官方提供了详细的安装指南和依赖项说明。
- 我自己装的是ubuntu20.04，
先安装好anaconda，然后创建一个python环境。安装carla文档https://carla.readthedocs.io/en/latest/build_linux/#linux-build，这篇官网文档很详细，这里只把我遇见的问题记录一下。
- 第一个就是swap空间的问题，swap空间最好大一些，建议12G，要不然很容易崩。
- 最好是可以科学上网，否则下载速度很慢
- make PythonAPI报错，如果在一个下载过程中报错，很有可能是那个文件没下载好，要重复几次make PythonAPI。
- make launch时，UE加载到95就崩溃，检查content是不是完整，如果不行需要make clean再重新编译。
- 进入页面以后，点击崩溃，降低渲染分辨率等，增加swap空间。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~