jetson carla
时间: 2025-02-13 14:20:25 浏览: 78
### Jetson Nano与CARLA模拟器设置指南
对于希望在Jetson Nano平台上运行CARLA自动驾驶模拟器的研究人员和开发者来说,了解如何配置环境至关重要。尽管官方文档可能更侧重于桌面级计算机或服务器端部署方案,在嵌入式设备上实现这一目标同样可行。
#### 安装依赖项
为了使CARLA能够在Jetson Nano上顺利运作,安装必要的软件包是必不可少的第一步。这通常涉及更新现有库以及添加新的开发工具链:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential cmake git libgl1-mesa-dev libsdl2-dev \
python3-pip clang-format qtbase5-dev libqt5opengl5-dev -y
```
上述命令会准备基础构建环境并满足图形渲染需求[^1]。
#### 配置CUDA支持
鉴于Jetson Nano内置NVIDIA GPU,利用其计算能力可以显著提升仿真性能。因此,确认已正确设置了CUDA版本并与所选TensorRT相匹配非常重要。具体操作可参照NVIDIA提供的JetPack SDK安装向导完成相应驱动程序及CUDA Toolkit的部署[^2]。
#### 下载CARLA源码
获取最新版CARLA源代码仓库后,需按照特定分支编译适用于ARM架构的目标文件。考虑到资源限制因素,建议预先调整场景复杂度以适应Nano有限处理效能:
```bash
git clone https://github.com/carla-simulator/carla.git --recursive
cd carla
export CARLA_ROOT=$(pwd)
./Update.sh
make CONFIG=Development PLATFORM=Linux ARMCOMPAT=true
```
通过指定`ARMCOMPAT=true`参数来优化针对ARM处理器特性的编译选项。
#### 运行测试实例
一旦成功完成了以上各阶段准备工作,则可以通过启动默认地图验证整个流程是否无误:
```bash
CarlaUE4.sh -carla-server -windowed -ResX=800 -ResY=600
```
此命令将以窗口模式开启分辨率为800x600像素的游戏界面用于初步检验目的。
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