《CARLA 0.9.11 源代码解析：构建虚拟驾驶世界的基石》 CARLA（Car Learning to Act）是一款开源的自动驾驶模拟器，它为研究人员和开发者提供了高度可定制化的虚拟环境，用于训练、验证和测试自动驾驶算法。在深入探讨CARLA 0.9.11版本的源代码之前，我们首先需要了解其核心概念和功能。 1. **虚拟环境构建**：CARLA使用Unreal Engine 4作为基础，创建了逼真的城市环境，包括动态的天气条件、交通规则和行人行为。源代码中的场景构建模块是关键，它负责生成和管理这些元素，确保了模拟的真实性和多样性。 2. **传感器模拟**：CARLA支持多种传感器，如相机、激光雷达、毫米波雷达等，这些都是自动驾驶车辆感知环境的重要工具。源代码中包含了传感器的数据处理和仿真逻辑，使开发者能精确控制数据流并进行算法验证。 3. **车辆动力学模型**：源代码中的车辆模型包含了复杂的物理计算，模拟了车辆在不同路面、速度下的行驶状态，这对于理解自动驾驶系统如何应对真实世界中的驾驶挑战至关重要。 4. **自动驾驶API**：CARLA提供了一个Python API，允许开发者控制模拟器的行为，如设置环境参数、读取传感器数据、控制车辆动作等。源代码中的API设计和实现是开发者与模拟器交互的基础。 5. **多代理协作**：在CARLA中，不仅有自动驾驶车辆，还有其他交通参与者，如行人和普通车辆。源代码中包含了这些多代理的协同行为逻辑，模拟了复杂交通场景。 6. **场景生成与随机性**：为了训练算法的鲁棒性，CARLA支持随机生成各种场景，这在源代码中体现为场景配置和随机化策略。 7. **性能优化**：考虑到大规模模拟的计算需求，CARLA的源代码中包含了诸多性能优化措施，如并行处理和数据流优化，以确保在多GPU环境中高效运行。 8. **扩展性与社区支持**：CARLA的开源特性鼓励了社区的贡献，源代码中包含了丰富的示例和教程，帮助开发者快速上手，并且不断更新以适应新的需求和技术趋势。 通过深入研究CARLA 0.9.11的源代码，我们可以学习到如何构建一个高保真度的自动驾驶模拟环境，理解虚拟世界的运行机制，以及如何通过这个平台来测试和优化自动驾驶算法。对于任何致力于自动驾驶领域的人来说，理解和掌握CARLA源代码都将是一项极其有价值的技能。

导航 navigation.AI是使用人工智能（AI）的旅行辅助系统，该项目以“ Python”编程语言开发，其目标是使用“深度强化学习”安全地引导汽车。 如何使用脚本 要求 我建议您使用和 。 如果要使用GPU训练模型，则需要为该版本的CUDA安装和 。 如果要使用CPU训练模型，请安装requirements.txt python -m pip install -r requirements.txt 如果要使用GPU训练模型，请安装requirements-gpu.txt python -m pip install -r requirements-gpu.txt 训练模型 编辑settings.py，更改CARLA_PATH并根据您的喜好调整设置。 火车运行train.py。 python train.py 播放训练有素的模型 播放运行play.py。 python p

OpenScenario场景仿真结构思维导图， OpenScenario是 自动驾驶仿真软件carla推出来的场景仿真标准，可配合carla一起完成整套自动驾驶的闭环仿真过程，将场景搭建变成可编程化的方式。 可以模拟出自动驾驶真实环境中出现的各种各样的路况环境，例如：被动超车场景、跟车变道场景、换道场景等等。 该思维导图是我们两位自动驾驶仿真工程师耗时一个多月整理出来的。 倘若您具备Openscenario 场景编辑的基础，但是又觉得很多场景无法进行编辑复现，那么该思维导图将是您进行关键词查阅的极佳助手。 倘若您还没接触过Openscenario场景搭建，那么您可以用vscode打开我给您准备的follow_stop_and_run.xosc 这是跟车停止又加油前进的场景，对着这个场景内部的关键字，结合思维导图就能理解自动驾驶虚拟仿真原来是这么搭建出来的了。 倘若您还想动手实时观察场景搭建的效果，请您关注我们的另一个项目，OpenScenario场景仿真搭建。

CARLA真实交通场景 NGSIM高速公路 openDD回旋处 特征 模仿现实世界道路的手工地图 7个回旋处（ ） 2条高速公路（ ， ） 将真实流量从数据集传输到CARLA的代码 类似于场景API 我们还针对变道演习和回旋处导航任务对政策进行了培训和基准测试。 更多详细信息，我们的文章以及受过培训的政策的视频均发布在。 先决条件 git clone https://github.com/deepsense-ai/carla-real-traffic-scenarios.git && cd carla-real-traffic-scenarios pip install -r requirements.txt 如果在没有桌面的远程服务器上工作，请使用gdown从Google云端硬盘链接下载，例如 pip install gdown gdown --id 1FCHL7YJk

CARLA中的RL-frnet轨迹规划 该存储库是一个框架，可为自动驾驶汽车模拟器CARLA创建OpenAI Gym环境，以便利用先进的深度强化算法和frenet轨迹规划。 安装 模拟充当服务器-客户端。 CARLA作为服务器启动，并默认使用2000：2002端口。 客户端可以从端口2000连接到服务器（默认情况下），并且可以与环境交互。 客户端安装 git clone https://github.com/MajidMoghadam2006/RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA.git cd RL-frenet-trajectory-planning-in-CARLA/ pip3 install -r requirements.txt （需要Python 3.7或更高版本） cd agents/reinforcement_learning

readme文件包含地图下载地址以及密码，其中地图包含autoware.universe和carla联合仿真的点云以及高清地图，包括Town1-Town7

【仿真】Carla介绍与基本使用 [1] (附代码 基础版).doc

3D box经典论文-《Multimodal 3D Object Detection fromSimulated Pretraining》学习记录

CARLA-SUMO接口的存储库

Carla 3D自动驾驶模拟平台。此版本为0.9.8，可以支持无独立显卡的电脑。运行CarlaUE4.exe来启动服务，客户端为pythonAPI，具体客户端的基本操作，例如创造车辆，放置车辆以及启动车辆等可参考我的博客 --https://blog.csdn.net/weixin_63197216/article/details/124336698?spm=1001.2014.3001.5502 一共四卷，没办法每次只能上传1000MB 其他三卷可以到我的博客下来下载