Carla自动驾驶模拟器安装和使用
Carla自动驾驶模拟器安装和使用
1 安装
ubuntu20.04安装carla0.9.11版本
步骤1:打开下面链接,点击第一个[Ubuntu] CARLA_0.9.11.tar.gz
carla-0.9.11源码下载

步骤2:下载完解压到/opt目录下
我的话是先在下载目录上提取解压,然后将文件复制到/opt目录下

步骤3:给整个文件夹赋权限
sudo chmod -R 777 carla-0.9.11/

2 Carla测试
2.1 安装环境
pip install pygame numpy future networkx scikit-learn transform3d
sudo apt-get install -y libomp5
sudo apt-get install jstest-gtk
嫌弃pip install下载速度慢的,在pip install xxx 后面加-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.2 配置环境
这部分建议大家要搞清楚文件的地方,carla-0.9.11文件位置的不同要做相应修改。
(1)首先打开~/.bashrc文件:sudo gedit ~/.bashrc
添加:
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/carla-0.9.11/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.11-py3.7-linux-x86_64.egg
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/carla-0.9.11/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.11-py3.7-linux-x86_64.egg:/opt/carla-0.9.11/PythonAPI/carla/agents
一定要注意carla-0.9.11-py3.7-linux-x86_64.egg文件的位置,这个找错位置source可能没用。
(2)source一下
source ~/.bashrc
(3)简单测试
python -c 'import carla; print("i am very cool")'
如果测试成功,是不会找不到carla包的
(4)运行carla
./CarlaUE4.sh
我的电脑配置是4060,所以运行起来感觉不是那么卡,
卡的可以使用./CarlaUE4.sh -prefernvidia -quality-level=Low -benchmark -fps=15,属实是降低了画质,提升了速度
2.3 Carla模拟器快捷键
有必要事先知道Carla模拟器一些快捷键指令,可以在下面测试的时候边测边用
Welcome to CARLA manual control.Use ARROWS or WASD keys for control.W : throttleS : brakeA/D : steer left/rightQ : toggle reverseSpace : hand-brakeP : toggle autopilotM : toggle manual transmission,/. : gear up/downCTRL + W : toggle constant velocity mode at 60 km/hL : toggle next light typeSHIFT + L : toggle high beamZ/X : toggle right/left blinkerI : toggle interior lightTAB : change sensor position` or N : next sensor[1-9] : change to sensor [1-9]G : toggle radar visualizationC : change weather (Shift+C reverse)Backspace : change vehicleV : Select next map layer (Shift+V reverse)B : Load current selected map layer (Shift+B to unload)R : toggle recording images to diskCTRL + R : toggle recording of simulation (replacing any previous)CTRL + P : start replaying last recorded simulationCTRL + + : increments the start time of the replay by 1 second (+SHIFT = 10 seconds)CTRL + - : decrements the start time of the replay by 1 second (+SHIFT = 10 seconds)F1 : toggle HUDH/? : toggle helpESC : quit
W : 油门S : 刹车A/D : 转向 A左/D右Q : 倒车Space : 手刹P : 切换自动驾驶M : 切换手动变速,/. : 换档 up/downCTRL + W : 在60km/h时启用定速巡航L : 切换下一种灯光SHIFT + L : 切换远光灯Z/X : 切换右/左闪光灯I : 切换车内灯TAB : 更改传感器位置` or N : 下一个传感器[1-9] : 更改为传感器 [1-9]G : radar可视化C : 改变天气 (Shift+C 返回)Backspace : 更换一台车V : 选择下一个图层(Shift+V reverse)B : 加载当前选中的图层 (Shift+B 退出加载/卸载)R : 记录采集到的图片文件到磁盘CTRL + R : 切换模拟记录(替换以前的)CTRL + P : 开始回放上次录制的模拟视频CTRL + + : 将回放的开始时间增加 1 秒(+SHIFT = 10s)CTRL + - : 将回放的开始时间减少 1 秒(+SHIFT = 10s)F1 : 切换HUD(Head-up-Display抬头显示器)H/? : 打开“帮助”ESC : 退出
2.4 测试py脚本
python PythonAPI/examples/spawn_npc.py -n 30:30个汽车(?29个行人)
python PythonAPI/examples/manual_control.py:手动控制,上面的快捷键可以在此脚本多测试测试
python PythonAPI/examples/automatic_control.py:自动驾驶
python PythonAPI/examples/dynamic_weather.py -s 5:天气变化加速了五倍
相关文章:
Carla自动驾驶模拟器安装和使用
Carla自动驾驶模拟器安装和使用 1 安装 ubuntu20.04安装carla0.9.11版本 步骤1:打开下面链接,点击第一个[Ubuntu] CARLA_0.9.11.tar.gz carla-0.9.11源码下载 步骤2:下载完解压到/opt目录下 我的话是先在下载目录上提取解压,然…...
【每日一题】1539. 第 k 个缺失的正整数
1539. 第 k 个缺失的正整数 - 力扣(LeetCode) 给你一个 严格升序排列 的正整数数组 arr 和一个整数 k 。 请你找到这个数组里第 k 个缺失的正整数。 示例 1: 输入:arr [2,3,4,7,11], k 5 输出:9 解释:缺失…...
AI-Chat,一款集全网ai功能的应用(附下载链接)
AI-Chat是一款综合性的聊天机器人,集成了多种先进的模型和功能。它采用了GPT4.0、联网版GPT和清华模型等多种模型,使得其具备更强大的语言处理能力。同时,AI-Chat还融合了AI绘画模型,例如Stable Diffusion绘画、文生图、图生图、艺…...
3、靶场——Pinkys-Place v3(3)
文章目录 一、获取flag41.1 关于SUID提权1.2 通过端口转发获取setuid文件1.3 运行pinksecd文件1.4 利用nm对文件进行分析1.5 构建payload1.6 Fire 二、获取flag52.1 生成ssh公钥2.2 免密登录ssh2.3 以pinksecmanagement的身份进行信息收集2.4 测试程序/usr/local/bin/PSMCCLI2.…...
什么是 AirServer?Mac专用投屏工具AirServer 7 .27 for Mac中文破解版百度网盘下载
AirServer 7 .27 for Mac中文免费激活版是一款Mac专用投屏工具,能够通过本地网络将音频、照片、视频以及支持AirPlay功能的第三方App,从 iOS 设备无线传送到 Mac 电脑的屏幕上,把Mac变成一个AirPlay终端的实用工具。 目前最新的AirServer 7.2…...
MapStruct介绍以及VO、DTO、PO、DO的区别
文章目录 一.基本概念1.1VO**(Value Object)值对象**1.2DTO**(Data Transfer Object)数据传输对象**1.3 PO**(Persistant Object)持久对象**等同于Entity,这俩概念是一致的 或DO1.4 **BO&#x…...
记一次hyperf框架封装swoole自定义进程
背景 公司准备引入swoole和rabbitmq来处理公司业务。因此,我引入hyperf框架,想用swoole的多进程来实现。 自定义启动服务封装 <?php /*** 进程启动服务【manager】*/ declare(strict_types1);namespace App\Command;use Swoole; use Swoole\Proce…...
多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出
多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出 目录 多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介绍 多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出…...
李宏毅机器学习笔记-transformer
transformer是什么呢?是一个seq2seq的model。具体应用如上图所示,输入和输出的序列长度不固定,由model自己决定。 语音翻译指的是,直接输入一段语音信号,例如英文,输出的直接是翻译之后的中文。 seq2seq如…...
基于Java的酒店管理系统
博主主页:猫头鹰源码 博主简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、公司架构师、全网粉丝5万、专注Java技术领域和毕业设计项目实战 主要内容:毕业设计(Javaweb项目|小程序等)、简历模板、学习资料、面试题库、技术咨询 文末联系获取 项目介绍…...
Go语言的单元测试与基准测试详解
文章目录 单元测试基准测试 单元测试 以一个加法函数为例,对其进行单元测试。 首先编写add.go文件: //add.go package mainfunc add(a, b int) int {return a b }其次编写add_test.go文件,在go语言中,测试文件均已_test结尾&a…...
【多态】为什么析构函数的名称统一处理为destructor?
析构函数的名称统一处理为destructor的目的是为了解决析构函数的重写。 而这又引出了一个问题:为什么要进行析构函数的重写? 是为了下面这种情况: class Person { public:~Person() { cout << "~Person" << endl; } }…...
6.4 Case Studies - A Simple Logging Archive Class
下面这段内容介绍了一个示例,目的是帮助澄清"归档概念(Archive Concept)"的用法,以便用户可以实现自己的归档类。simple_log_archive.hpp 实现了一个简单但实用的归档类,用于将任何可序列化类型以可读的格式…...
【深度学习实验】前馈神经网络(九):整合训练、评估、预测过程(Runner)
目录 一、实验介绍 二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍 三、实验内容 0. 导入必要的工具包 1. __init__(初始化) 2. train(训练) 3. evaluate(评估) 4. predict(预测) 5. save_model 6. load_model 7. 代码整合 一、实验介绍 二、实验环境 本系列实验使用…...
002-第一代硬件系统架构确立及产品选型
第一代硬件系统架构确立及产品选型 文章目录 第一代硬件系统架构确立及产品选型项目介绍摘要硬件架构硬件结构选型及设计单片机选型上位机选型扯点别的 关键字: Qt、 Qml、 信号采集机、 数据处理、 上位机 项目介绍 欢迎来到我们的 QML & C 项目ÿ…...
Go基础语法:指针和make和new
8 指针、make、new 8.1 指针(pointer) Go 语言中没有指针操作,只需要记住两个符号即可: & 取内存地址* 根据地址取值 package mainimport "fmt"func main() {a : 18// 获取 a 的地址值并复制给 pp : &a// …...
039_小驰私房菜_Camera perfermance debug
全网最具价值的Android Camera开发学习系列资料~ 作者:8年Android Camera开发,从Camera app一直做到Hal和驱动~ 欢迎订阅,相信能扩展你的知识面,提升个人能力~ 一、抓取trace 1. adb shell "echo vendor.debug.trace.perf=1 >> /system/build.prop" 2. …...
Caché for Windows安装及配置
本文介绍在Windows上安装Cach的操作步骤。本文假设用户熟悉Windows目录结构、实用程序和命令。本文包含如下主要部分: 1)Cach安装...
代码随想录算法训练营20期|第四十六天|动态规划part08|● 139.单词拆分 ● 关于多重背包,你该了解这些! ● 背包问题总结篇!
139.单词拆分 感觉这个板块要重新刷,完全没有印象 class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {Set<String> set new HashSet<>(wordDict);boolean[] dp new boolean[s.length() 1];dp[0] true;for (int i…...
系统安装(一)CentOS 7 本地安装
CentOS与Ubuntu并称为Linux最著名的两个发行版,但由于笔者主要从事深度学习图像算法工作,Ubuntu作为谷歌和多数依赖库的亲儿子占据着最高生态位。但最近接手的一个项目里,甲方指定需要在CentOS7上运行项目代码,笔者被迫小小cos了一…...
如何突破内容访问限制?5类开源工具的技术解析与场景适配
如何突破内容访问限制?5类开源工具的技术解析与场景适配 【免费下载链接】bypass-paywalls-chrome-clean 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/by/bypass-paywalls-chrome-clean 在信息爆炸的数字时代,优质内容往往被各种访问限制所阻…...
DIFY vs LangChain:零代码与全代码AI开发框架实战对比(附真实案例)
DIFY vs LangChain:零代码与全代码AI开发框架实战对比(附真实案例) 当企业或开发者希望将大语言模型(LLM)能力整合到业务中时,选择适合的开发框架至关重要。DIFY和LangChain代表了两种截然不同的技术路线&a…...
3步搞定黑苹果配置:OpCore-Simplify自动化EFI构建终极指南
3步搞定黑苹果配置:OpCore-Simplify自动化EFI构建终极指南 【免费下载链接】OpCore-Simplify A tool designed to simplify the creation of OpenCore EFI 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpCore-Simplify 还在为复杂的黑苹果配置头疼吗&…...
线程池:Java 并发编程的核心武器
线程池:Java 并发编程的"核心武器" 线程池是管理和复用线程的高级工具,它能显著提高程序性能,避免频繁创建和销毁线程的开销。 为什么需要线程池? 没有线程池的问题 // 传统方式:来一个任务创建一个线程 pub…...
Windows Defender Remover:彻底移除Windows安全组件的终极解决方案
Windows Defender Remover:彻底移除Windows安全组件的终极解决方案 【免费下载链接】windows-defender-remover A tool which is uses to remove Windows Defender in Windows 8.x, Windows 10 (every version) and Windows 11. 项目地址: https://gitcode.com/gh…...
别再只会while(1)了!聊聊MCU裸机开发的6种实用架构,从51到STM32都能用
从超级循环到事件驱动:MCU裸机开发的6种架构实战指南 当你第一次点亮LED时,while(1)循环就像魔法一样简单有效。但随着项目复杂度增加——需要同时处理按键消抖、屏幕刷新、数据通信和状态管理时,那个曾经可靠的超级循环突然变成了意大利面条…...
GIL已死,GIL万岁?——2024大厂Python并发岗面试题库首发(含性能压测对比数据)
第一章:GIL已死,GIL万岁?——2024大厂Python并发岗面试题库首发(含性能压测对比数据)一道高频真题:为什么 asyncio.run() 启动的协程无法被 multiprocessing.Process 并发执行? 该问题直指 Pyth…...
lingbot-depth-pretrain-vitl-14惊艳效果:RGB输入→INFERNO伪彩深度图动态生成演示
lingbot-depth-pretrain-vitl-14惊艳效果:RGB输入→INFERNO伪彩深度图动态生成演示 1. 模型概述 LingBot-Depth (Pretrained ViT-L/14) 是一款基于 DINOv2 ViT-Large/14 编码器的深度估计与补全模型,拥有 321M 参数。该模型采用创新的 Masked Depth Mo…...
vLLM-v0.17.1惊艳效果:束搜索+并行采样在长文本生成中的稳定性展示
vLLM-v0.17.1惊艳效果:束搜索并行采样在长文本生成中的稳定性展示 1. vLLM框架核心能力概览 vLLM是一个专为大型语言模型(LLM)设计的高性能推理和服务库,其最新版本v0.17.1在长文本生成稳定性方面取得了显著突破。这个开源项目最初由加州大学伯克利分校…...
影墨·今颜小红书模型与Claude Code的协同编程应用设想
影墨今颜小红书模型与Claude Code的协同编程应用设想 最近在琢磨一个挺有意思的组合:让擅长生成代码的Claude Code和专门为小红书内容优化的影墨今颜模型一起干活。听起来有点跨界,但仔细想想,这俩搭档起来,说不定能解决不少实际…...
