自动驾驶模拟器Carla之python编程-(2)控制汽车

在本节，我们将向您介绍Carla的Python API。

Carla中有几种类型的对象。首先，您当然拥有world(世界)，这就是你的环境。这样，您便拥有了这个世界中的actors(角色)。角色诸如汽车、汽车上的传感器、行人等之类的东西。最后，我们有blueprints(蓝图)。蓝图是我们角色的属性。

有了这些信息，让我们开始编写一些实际的代码。让我们制造一辆可以生成汽车并简单地向前行驶的汽车。

1. 导入carla及其他依赖包

代码的前几行，我只是从examples目录中的其他脚本之一复制并粘贴的，下面还将在目录examples中编写我们的代码。

import glob
import os
import systry:# 由相对路径导入carla包sys.path.append(glob.glob('../carla/dist/carla-*%d.%d-%s.egg' % (sys.version_info.major,sys.version_info.minor,'win-amd64' if os.name == 'nt' else 'linux-x86_64'))[0])
except IndexError:passimport carla

上面的代码非常简单，在这里所做的所有工作就是找到carla.egg文件，这就是我们在Carla包本身中使用的文件。为了实际导入carla，我们需要找到它，这也是为什么我们现在只是将文件扔到examples目录中的原因。您也可以只将所需的Carla文件移动到site-packagesPython中，然后也以这种方式导入。

接下来，我们将再进行一些导入：

import random
import time
import numpy as np  # numpy
import cv2          # opencv-python

如果需要，请安装numpy和cv2：

pip install opencv-python numpy

2. 定义`actor_list`(角色列表)，并清理

我们要立即处理的第一件事是actor_list(角色列表)，并在完成后清理它们。回想一下，我们既有客户端又有服务器。当我们开始在服务器上运行客户端时，我们在服务器上创建参与者。如果我们只是退出而没有清理，我们的参与者仍然会在服务器上。

actor_list = []
try:finally:print('destroying actors')for actor in actor_list:actor.destroy()print('done.')

3. 创建`world`(世界)及`blueprint`(蓝图)

在这里，我们将在尝试/最后中封装大部分代码。我们将尝试所有的逻辑和参与者创建，然后最后一步将为我们清理。

接下来，回想一下我们在Carla有3个主要的“事物”：world(世界)，blueprint(蓝图)和actors(角色)。首先，我们将连接到我们的服务器，了解世界，然后访问蓝图。

actor_list = []
try:client = carla.Client('localhost', 2000)  # 连接端口号2000client.set_timeout(2.0)  # 连接超时2秒world = client.get_world()blueprint_library = world.get_blueprint_library()

请注意，您需要运行CarlaUE4.exe（或CarlaUE4.sh）才能进行连接。

4. 创建特斯拉model3，并进行控制

现在我们有了蓝图，我们可以进行筛选。例如：

    bp = blueprint_library.filter('model3')[0]   # 创建特斯拉model3

这将为我们提供特斯拉model3的默认蓝图。既然有了蓝图，我们就可以生成这辆车，但是在哪里？Carla带有大约200个生成点，因此我们可以随机选择其中之一：

    spawn_point = random.choice(world.get_map().get_spawn_points())

现在我们可以生成那辆车了：

    vehicle = world.spawn_actor(bp, spawn_point)

我们通过以下方式控制汽车：

    vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0))  # 油门1.0，方向盘0.0

最后，别忘了将此车辆添加到我们需要跟踪和清理的actor_list列表中：

    actor_list.append(vehicle)

太好了，我们有汽车，我们可以实际运行。让我们运行5秒钟，然后清理：

    time.sleep(5)

完整的代码如下

# control.py
import glob
import os
import sys
try:sys.path.append(glob.glob('../carla/dist/carla-*%d.%d-%s.egg' % (sys.version_info.major,sys.version_info.minor,'win-amd64' if os.name == 'nt' else 'linux-x86_64'))[0])
except IndexError:pass
import carlaimport random
import time
import numpy as np
import cv2im_width = 640
im_height = 480def process_img(image):i = np.array(image.raw_data)i2 = i.reshape((im_height, im_width, 4))i3 = i2[:, :, :3]cv2.imshow("", i3)cv2.waitKey(1)return i3/255.0actor_list = []
try:client = carla.Client('localhost', 2000)client.set_timeout(2.0)world = client.get_world()blueprint_library = world.get_blueprint_library()bp = blueprint_library.filter('model3')[0]print(bp)spawn_point = random.choice(world.get_map().get_spawn_points())vehicle = world.spawn_actor(bp, spawn_point)vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0))actor_list.append(vehicle)# sleep for 5 seconds, then finish:time.sleep(5)finally:print('destroying actors')for actor in actor_list:actor.destroy()print('done.')

(1) 执行CarlaUE4.exe（或CarlaUE4.sh）
(2) 运行 python3.7.exe control.py

现在，可能很难在5秒钟内找到您的汽车，但是可以去服务器上查看一下carla环境，使用鼠标往下看，然后s开始放大。例如：

我们可以将脚本运行到现在为止，并且从上方看，我们可能可以看到：

很难看到，但是当它移动时，很容易发现。请注意，汽车可能会在隧道中产生。如果您没看到车辆，只需再次运行脚本即可。