CARLA自动驾驶项目新手入门指南：从环境搭建到第一个自动驾驶Demo

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CARLA 是一个开源的自动驾驶模拟器，它提供了高度可配置的虚拟环境和丰富的 API 接口，非常适合用于自动驾驶算法的开发和测试。不过对于新手来说，环境搭建和 API 使用往往是一道门槛。常见的困难包括依赖项安装复杂、Python 客户端配置出错、API 文档理解困难等。

下面是在 Ubuntu 20.04 系统下安装 CARLA 的详细步骤：

首先安装必要的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential clang-8 lld-8 g++-7 cmake ninja-build libvulkan1 python3-pip python3-dev python3-setuptools

下载 CARLA 发布包（以 0.9.13 版本为例）：

wget https://carla-releases.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Linux/CARLA_0.9.13.tar.gz

tar -xvf CARLA_0.9.13.tar.gz
cd CARLA_0.9.13

启动 CARLA 服务器：

./CarlaUE4.sh -carla-server -benchmark -fps=10

-carla-server 表示以服务器模式运行
-benchmark 启用性能优化
-fps=10 设置帧率为 10

要连接 CARLA 服务器，需要先安装 Python 客户端库：

安装必要的 Python 包：

pip install carla

以下是基础连接代码示例：

import carla

# 连接 CARLA 服务器
try:
    client = carla.Client('localhost', 2000)
    client.set_timeout(10.0)  # 设置 10 秒超时

    # 获取世界对象
    world = client.get_world()

    # 打印地图名称
    print(f"Connected to {world.get_map().name}")

except Exception as e:
    print(f"连接失败: {e}")

下面是一个简单的自动驾驶 Demo，它会生成一辆车并让它沿着道路行驶：

import carla
import random

# 连接 CARLA 服务器
client = carla.Client('localhost', 2000)
client.set_timeout(10.0)
world = client.get_world()

# 获取蓝图库
blueprint_library = world.get_blueprint_library()

# 选择一辆车
vehicle_bp = blueprint_library.filter('model3')[0]

# 获取所有出生点并随机选择一个
spawn_points = world.get_map().get_spawn_points()
spawn_point = random.choice(spawn_points)

# 生成车辆
vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point)

# 设置自动驾驶模式
vehicle.set_autopilot(True)

# 运行 10 秒
import time
time.sleep(10)

# 清理
vehicle.destroy()