3、环境搭建（下）：SUMO源码编译与安装、CARLA模拟器安装、Python虚拟环境配置
上一节我们把操作系统和基础工具链搞定了。这一节，咱们来啃硬骨头——把SUMO和CARLA这两个核心引擎装好，再配好Python环境。
说实话，我第一次搭这个环境的时候，踩了不少坑。尤其是SUMO源码编译那一步，折腾了我整整一个下午。所以这一节，我会把那些容易翻车的地方，一个一个给你指出来。
3.1 SUMO源码编译与安装
为什么非要源码编译？直接用apt安装不香吗？
嗯，这里要注意：apt仓库里的SUMO版本通常比较老，而且缺少一些关键模块。比如TraCI接口，老版本支持得不好。咱们做联合仿真，TraCI是命根子，必须用最新版。
3.1.1 下载源码
我个人习惯把源码放在 /opt 目录下，这样系统级的工具都集中管理。
cd /opt
git clone --recursive https://github.com/eclipse/sumo.git
cd sumo
git checkout v1_18_0 # 我测试过的稳定版本
这里有个坑：--recursive 参数不能少。SUMO依赖一些子模块，比如 foreign 目录下的库，不递归克隆的话，编译到一半会报错。
3.1.2 安装依赖
SUMO的依赖比较多，但好在大部分都能通过apt搞定。
sudo apt-get install cmake python3-dev libxerces-c-dev libfox-1.6-dev libgdal-dev libproj-dev libgl2ps-dev swig
我曾经在Ubuntu 20.04上漏装了 libgl2ps-dev，结果编译GUI版本时卡住了。如果你不需要GUI，可以加 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_GUI=OFF 参数跳过。
3.1.3 编译与安装
SUMO用CMake构建，流程很标准：
mkdir build/cmake-build && cd build/cmake-build
cmake ../..
make -j$(nproc)
sudo make install
-j$(nproc) 用满所有CPU核心，能快不少。我笔记本是8核的，编译大概花了10分钟。
编译完成后，验证一下：
sumo --version
如果输出版本号，说明安装成功。
关键路径配置
SUMO安装后，需要设置环境变量：
export SUMO_HOME=/opt/sumo
export PATH=$SUMO_HOME/bin:$PATH
建议写到 ~/.bashrc 里，一劳永逸。
3.2 CARLA模拟器安装
CARLA的安装相对简单，但要注意版本匹配。SUMO和CARLA之间通过Co-Simulation Framework通信，版本不对会连不上。
3.2.1 下载CARLA
CARLA官方提供了预编译包，咱们直接用这个：
cd /opt
wget https://carla-releases.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Linux/CARLA_0.9.14.tar.gz
tar -xzf CARLA_0.9.14.tar.gz
cd CARLA_0.9.14
为什么选0.9.14？我测试过，这个版本对SUMO 1.18.0的兼容性最好。更高版本虽然功能多，但有些API变了，容易出问题。
3.2.2 安装额外资源包
CARLA需要一些地图和车辆模型：
./ImportAssets.sh
这个脚本会下载大约2GB的资源。网速慢的话，建议用代理或者换个时间段。
3.2.3 启动测试
安装完成后，启动CARLA服务端：
./CarlaUE4.sh -quality-level=Low
加上 -quality-level=Low 参数，能省不少显存。我之前的笔记本只有4GB显存，不开这个参数直接黑屏。
看到控制台输出 Listening for new connections on port 2000，就说明启动成功了。
注意：CARLA默认使用2000端口。如果被占用，可以用 -carla-rpc-port=3000 指定其他端口。但后续配置也要同步修改。
3.3 Python虚拟环境配置
为什么要用虚拟环境？说白了，就是隔离依赖。SUMO的TraCI库、CARLA的Python API、还有咱们自己写的脚本，各自依赖的包版本可能冲突。虚拟环境能避免这种混乱。
3.3.1 创建虚拟环境
我习惯用 venv，Python3自带的，轻量又好用：
python3 -m venv ~/carla_sumo_env
source ~/carla_sumo_env/bin/activate
激活后，终端前面会出现 (carla_sumo_env) 前缀，说明环境生效了。
3.3.2 安装核心依赖
咱们需要三个核心库：
pip install --upgrade pip
pip install carla==0.9.14
pip install sumo-traci
pip install numpy matplotlib
carla 包就是CARLA的Python API。sumo-traci 是SUMO的TraCI接口。这两个版本必须和前面安装的模拟器版本一致。
我曾经犯过一个错：用pip安装了最新版的 carla 包，结果和0.9.14的服务端对不上，报了一堆RPC错误。后来老老实实指定版本号，问题就解决了。
3.3.3 验证环境
写个简单的测试脚本：
# test_env.py
import carla
import traci
print("CARLA version:", carla.__version__)
print("TraCI loaded successfully")
运行：
python test_env.py
如果没报错，说明环境配好了。
小技巧：每次打开新终端，记得先执行 source ~/carla_sumo_env/bin/activate。我习惯在项目根目录放一个 .env 文件，里面写上激活命令，省得每次都敲。
3.4 本章知识体系
下面这张图，把这一节的核心逻辑串起来了：
这张图展示了咱们这一节做的三件事：SUMO编译、CARLA安装、Python环境配置。三者缺一不可，最终汇合到联合仿真环境。
环境搭好了，下一节咱们就可以写代码，让SUMO和CARLA真正跑起来了。