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CARLA仿真实验 · 从入门到批量自动化

📚 共计 30 章节

CARLA是什么？为什么选择CARLA？安装与启动（Windows/Linux）

Python API入门

连接服务器、获取世界、生成车辆、控制车辆移动

传感器配置

相机（RGB、深度、语义分割）、激光雷达、GNSS、IMU配置与数据获取

传感器数据

场景与地图

加载不同地图、设置天气、获取地图信息、生成行人

手动控制与录制

使用键盘控制车辆、录制回放Log、分析Log数据

批量实验设计

定义实验参数（天气、车辆数、行人密度、传感器组合）

自动化脚本框架

构建实验管理器类、配置文件解析（YAML/JSON）

多进程与并行

使用Python multiprocessing并行运行多个CARLA实例

数据采集流水线

同步模式设置、数据对齐、保存图像与点云到磁盘

数据流水线

交通管理器

设置自动驾驶车辆、控制交通流、管理红绿灯

交通自动驾驶

碰撞检测与避障

利用碰撞传感器、实现简单的避障逻辑

路径规划基础

获取导航路径、沿路径行驶、自定义路径点

强化学习环境

搭建Gym环境、定义状态与动作空间、奖励函数设计

强化学习Gym

模型在环测试

加载预训练模型、实时推理、控制车辆

场景编辑器

使用ScenarioRunner、定义自定义场景（变道、超车、行人横穿）

场景ScenarioRunner

批量场景测试

自动化运行多个场景、收集通过/失败指标

日志与监控

记录实验日志、监控资源占用（CPU/GPU/内存）

结果可视化

使用Matplotlib绘制轨迹、传感器数据可视化

可视化Matplotlib

对采集的图像进行变换、模拟不同光照条件

版本控制与复现

Docker化CARLA环境、使用Git管理实验配置

在AWS/GCP上部署CARLA、使用Spot实例降低成本

大规模仿真

使用CarlaSimulator集群、分布式任务调度

集群分布式

搭建CARLA-ROS2桥、发布传感器话题、订阅控制指令

与SUMO联合仿真

安装SUMO、配置Co-Simulation、交通流交互

SUMO联合仿真

自定义地图

使用RoadRunner创建地图、导入CARLA、测试

地图RoadRunner

车辆动力学调优

修改车辆物理参数、测试不同车型的操控性

动力学调优

传感器噪声建模

为激光雷达添加高斯噪声、模拟相机运动模糊

噪声传感器

降低渲染质量、使用无头模式、调整Tick频率

常见错误（端口占用、版本不匹配、内存溢出）及解决方案

构建一个完整的批量仿真流水线，从配置到报告生成

实战流水线