carla自带规划控制
时间: 2025-03-05 14:32:38 浏览: 98
### Carla 自带的路径规划与车辆控制功能
#### 路径规划实现方式及使用方法
在 Carla 中,全局路径规划可以通过 `GlobalRoutePlanner` 类来完成。该类位于 `carla/PythonAPI/carla/agents/navigation/global_route_planner.py` 文件中[^1]。
为了创建一条从起点到终点的路径,可以按照如下 Python 代码操作:
```python
import carla
def generate_route(world, start_location, end_location):
map = world.get_map()
# 初始化 GlobalRoutePlanner 并设置采样距离
grp = GlobalRoutePlanner(map, sampling_resolution=2.0)
# 将起始位置和结束位置转换成用于路径规划的形式
spawn_points = map.get_spawn_points()
origin_waypoint = map.get_waypoint(start_location)
destination_waypoint = map.get_waypoint(end_location)
route = grp.trace_route(origin_waypoint.transform.location,
destination_waypoint.transform.location)
return route
```
此函数接收世界对象以及两个地点作为输入参数,并返回由多个航路点组成的列表形式路线数据结构。
对于局部路径跟踪,则依赖于控制器如 `BasicAgent` 或者更复杂的 `BehaviorAgent` 来执行具体的驾驶行为决策逻辑。
#### 车辆控制功能介绍
Carla 提供了几种不同的代理(Agent),它们能够帮助开发者快速上手测试自动驾驶算法的效果。这些代理已经内置了一些基本的行为模式,比如遵循交通规则行驶、避让障碍物等特性。其中最常用的是 `BasicAgent` 和 `BehaviorAgent`。
- **BasicAgent**: 实现了一个简单的基于PID的速度调节机制,它会尝试沿着给定的道路保持恒定速度前进;同时也支持红绿灯识别等功能。
- **BehaviorAgent**: 这是一个更加高级别的代理,其内部集成了多种策略用来处理复杂路况下的导航需求,例如变道超车、路口转弯等待行人通过等等情景模拟。
要启动一个带有默认配置文件(`default_config.ini`) 的 Behavior Agent 可以参照下面的例子:
```python
from agents.navigation.behavior_agent import BehaviorAgent
agent = BehaviorAgent(vehicle_actor, behavior='normal')
destination = random.choice(spawn_points).location
agent.set_destination(destination)
```
这段脚本会选择一辆汽车实例化为 agent 对象,并为其指定目的地之后便可以让这辆车自动开往那里去了。
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