自动驾驶—CARLA 仿真（1）安装与demo测试

CARLA 仿真平台简介

官方网站 ：https://carla.org/
GitHub 仓库 ：https://github.com/carla-simulator/carla
文档：https://carla.readthedocs.io/

CARLA（Car Learning to Act）是一个开源的、高度模块化的自动驾驶仿真平台，专为自动驾驶算法的开发、训练和验证而设计。它基于 Unreal Engine（虚幻引擎）构建，能够提供逼真的城市驾驶环境、高保真传感器模拟以及灵活的API接口，广泛应用于学术研究和工业界。

1. 核心特点

高保真图形渲染：基于Unreal Engine 4，提供接近真实世界的视觉效果，包括动态天气、昼夜变化、复杂光照等。
丰富的传感器支持：支持摄像头（RGB、深度、语义分割）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、GNSS、IMU等多种传感器的精确模拟。
可编程交通与行人：内置智能交通系统，可自定义车辆、行人行为，支持复杂交通场景生成。
开放地图与场景编辑：提供多个预设城市地图，并支持用户通过RoadRunner等工具自定义道路网络和建筑布局。
Python & C++ API：提供易用的Python接口用于快速原型开发，同时支持C++以满足高性能需求。
ROS 集成：官方支持与ROS（Robot Operating System）集成，便于在机器人框架下使用。
多智能体仿真：支持同时控制多个车辆或智能体，适用于协同驾驶、V2X等研究。

2. 应用场景

自动驾驶感知算法（目标检测、语义分割、深度估计等）的训练与测试
决策与规划算法的验证（如路径规划、行为预测）
强化学习在自动驾驶中的应用
安全性评估与边缘案例（corner case）测试
多车协同与车联网（V2X）仿真

3. 快速开始示例

下载安装包 https://carla.readthedocs.io/en/latest/download/
如win11下，解压CARLA_Latest.zip，执行：

CarlaUE4.exe
耐心等待启动server端
server端启动后，安装客户端，执行测试用例

我是在WSL2 上执行的客户端：版本0.9.16，但是使用pip install carla==0.9.16 安装，会报错

执行world = client.get_world()时报错：WARNING: Simulator API version = 35e2d5a

terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'

what(): std::bad_alloc

Aborted

因此，我换用whl安装的，可以正常执行：

c 复制代码

CarLa/PythonAPI/examples$ pip install carla-0.9.16-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl
CarLa/PythonAPI/examples$ pip install -r requirements.txt

执行测试用例（记得修改ip地址）：

如改变天气

c 复制代码

python PythonAPI/examples/dynamic_weather.py

4. 总结

CARLA凭借其高仿真度、灵活性和开源特性，已成为自动驾驶领域最主流的仿真平台之一。无论是高校科研还是企业研发，CARLA都为算法验证提供了安全、高效且可复现的虚拟测试环境。