Carla自动驾驶仿真八:两种查找CARLA地图坐标点的方法

文章目录


前言

CARLA没有直接的方法给使用者查找地图坐标点来生成车辆,这里推荐两种实用的方法在特定的地方生成车辆。


一、通过Spectator获取坐标

1、Spectator(观察者),我们通过键盘的W A S D按键以及鼠标的左键可以移动Carla Client的画面,实际移动的是Spectator的位置。

2、假设我们将Spectator通过W A S D按键以及鼠标移动到当前的位置,按键调整的是(x,y,z)位置,鼠标调整的是(pitch,yaw,roll)

3、执行下述代码,通过API获取当前Spectator位置,再将车辆生成到当前位置。

python 复制代码
import carla

client = carla.Client('localhost', 2000)
carla_world = client.get_world()

#获取CARLA世界中的spectator
spectator = carla_world.get_spectator()
transform = spectator.get_transform()
print(transform)
#打印:Transform(Location(x=115.515007, y=-16.447723, z=1.146989), Rotation(pitch=10.587230, yaw=-3.618074, roll=0.000049))

#生成车辆
blueprint = carla_world.get_blueprint_library().filter('vehicle.*')[0]
ego = carla_world.spawn_actor(blueprint, transform)

二、通过道路ID获取坐标

1、假设你有roadrunner,打开carla的xodr地图,选中任意车道,你会发现右侧有road id = 17和lane id = -5,有了这两个参数就好办了。xodr地图路径在 D:\CARLA_0.9.14\WindowsNoEditor\CarlaUE4\Content\Carla\Maps\OpenDrive)

2、通过代码直接生成到目的道路和车道。

python 复制代码
import carla

client = carla.Client('localhost', 2000)
carla_world = client.get_world()

target_road_id = 17
target_lane_id = -5

#获取carla地图
map = carla_world.get_map()
# 每隔2m生成1个waypoint
waypoints = map.generate_waypoints(2.0)
# 遍历路点
ego = None
for waypoint in waypoints:
    if waypoint.road_id == target_road_id:
        lane_id = waypoint.lane_id
        # 检查是否已经找到了特定车道ID的路点
        if lane_id == target_lane_id:
            location = waypoint.transform.location
            #稍微设置一下z坐标,如果z为0的话,车会掉下去。
            location.z = 1
            ego_spawn_point = carla.Transform(location, waypoint.transform.rotation)
            print(ego_spawn_point)
            #生成车辆
            blueprint = carla_world.get_blueprint_library().filter('vehicle.*')[0]
            ego = carla_world.spawn_actor(blueprint, ego_spawn_point)
            break
            
#这里补充观察者代码

3、上面的代码已经生成了车辆到指定的road id 和 lane id的位置,我们现在可以设置一个spectator看看车辆有没有在目的地,这部分代码和上面的代码一起执行

python 复制代码
# 顺便搞个观察者安装到车辆,看看车到了目标点没有
camera_bp = carla_world.get_blueprint_library().find('sensor.camera.rgb')
# 设置生成Camera的附加类型为Rigid
Atment_SpringArmGhost = carla.libcarla.AttachmentType.Rigid
# 设置Camera的安装坐标系
Camera_transform = carla.Transform(carla.Location(x=-5, y=0, z=2),
                                   carla.Rotation(pitch=-10, yaw=0, roll=0))
# 生成Camera
camera = carla_world.spawn_actor(camera_bp, Camera_transform, attach_to=ego,
                                 attachment_type=Atment_SpringArmGhost)
#设置spectator坐标
carla_world.get_spectator().set_transform(camera.get_transform())

总结

roadrunner网上比较多资源,也比较容易安装,可以绘制日常仿真使用的地图,有时间的可以安装学习一下。

相关推荐
YYXZZ。。43 分钟前
PyTorch——搭建小实战和Sequential的使用(7)
人工智能·pytorch·python
四川兔兔1 小时前
pytorch 与 张量的处理
人工智能·pytorch·python
AI蜗牛之家4 小时前
Qwen系列之Qwen3解读:最强开源模型的细节拆解
人工智能·python
王上上4 小时前
【论文阅读30】Bi-LSTM(2024)
论文阅读·人工智能·lstm
殇者知忧4 小时前
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
深度学习·神经网络·算法·随机森林·机器学习·支持向量机·计算机视觉
YunTM5 小时前
贝叶斯优化+LSTM+时序预测=Nature子刊!
人工智能·机器学习
舒一笑6 小时前
智能体革命:企业如何构建自主决策的AI代理?
人工智能
丁先生qaq7 小时前
热成像实例分割电力设备数据集(3类,838张)
人工智能·计算机视觉·目标跟踪·数据集
红衣小蛇妖7 小时前
神经网络-Day45
人工智能·深度学习·神经网络
KKKlucifer7 小时前
当AI遇上防火墙:新一代智能安全解决方案全景解析
人工智能