carla自动驾驶设置

### Carla 自动驾驶配置教程和参数设置 #### 一、Carla简介 Carla是一个开源的城市驾驶模拟器，专为自动驾驶研究而设计。该平台提供了逼真的城市环境以及丰富的API接口用于控制车辆行为并获取传感器数据[^2]。 #### 二、安装准备 对于希望快速上手的朋友来说，推荐使用官方提供的预编译版本来进行部署。这通常涉及到几个方面的工作： - **独立显卡配置**：确保计算机配备有支持CUDA运算的NVIDIA GPU，并正确安装驱动程序。 - **启动虚拟环境**：创建Python虚拟环境来隔离项目依赖关系。 - **安装CARLA预编译版**：下载对应操作系统的最新稳定发行包并解压到指定位置。 - **安装carla-ros-bridge**（可选）：如果计划与ROS集成，则需额外安装此桥梁工具以便于两者间的数据交换。 #### 三、基本配置文件说明 完成上述准备工作之后，在`/path/to/carla/PythonAPI/util/config.py` 中可以找到一些重要的全局变量定义，这些选项影响着整个仿真的运行方式。例如： ```python # 设置客户端连接超时时间(秒) client_timeout = 10.0 # 是否启用同步模式，默认关闭；开启后能更好地配合强化学习算法训练 synchronous_mode = False # 指定帧率上限值(Hz)，当处于异步状态时不生效 fixed_delta_seconds = None ``` 以上三个参数分别决定了服务器端等待客户端响应的最大时限、是否采用同步机制以及每秒钟渲染的画面数量限制。合理调整它们有助于提高实验效率的同时也保障了稳定性[^3]。 #### 四、高级功能定制 为了实现更复杂的场景构建或是特定任务需求下的自定义逻辑编写，还可以通过修改位于 `examples/manual_control.py`, `agents/navigation/basic_agent.py` 等脚本内的源码片段达成目的。比如想要改变默认路径规划策略的话就可以参照如下代码样例进行适当改动： ```python class BasicAgent(object): def __init__(self, vehicle): self._vehicle = vehicle world = self._vehicle.get_world() # 更改此处的目标速度(m/s), 原始值可能为常量形式给出 target_speed = 20 / 3.6 ... def run_step(self): """ 主循环函数，负责计算下一步行动指令 """ control = VehicleControl() if not self._local_planner.done(): speed_limit = self._vehicle.get_speed_limit() * (target_speed / max_speed) args_lateral_dict = { 'K_P': 1, 'K_D': 0.02, 'K_I': 0, 'dt': 1.0 / 20.0} waypoint = self._local_planner.run_step(target_speed=speed_limit)[0] delta_yaw = math.radians( abs((waypoint.transform.rotation.yaw - self._vehicle.get_transform().rotation.yaw) % 360)) throttle = min(speed_limit / max_speed, 0.75) steer = np.clip(delta_yaw * Kp_steer, -max_steering_angle, max_steering_angle) control.throttle = float(throttle) control.steer = float(-steer) ... return control ``` 这段示例展示了如何基于当前车况动态调整行驶方向及加减速程度，从而让被控对象能够更加灵活地应对不同路况变化。当然实际应用中往往还需要考虑更多因素如交通信号灯识别、行人避障等复杂情况处理[^1]。