CARLA 入门指南
CARLA 仿真器是一套面向自动驾驶（AD）及其他机器人应用的综合性合成训练数据生成解决方案。CARLA 能够模拟高度逼真的环境，复现现实世界中的城镇、城市和高速公路，以及在这些道路空间中行驶的车辆和其他物体。
此外，CARLA 仿真器也是一个出色的评估与测试平台。你可以在仿真环境中部署已训练好的自动驾驶智能体（agents），安全地测试和评估其性能与安全性，而无需承担任何对硬件设备或其他道路使用者的风险。
启动 CARLA 并连接客户端
CARLA 可通过命令行启动：Windows 系统使用可执行文件，Linux 系统使用 Shell 脚本。请先按照 Linux 或 Windows 的安装说明完成安装，然后在命令行中启动 CARLA：
cd/carla/root ./CarlaUE4.sh若要通过 Python API 控制 CARLA，需将 Python 客户端连接到服务器的开放端口。客户端通过 client 和 world 对象控制仿真器。
importcarlaimportrandom# Connect to the client and retrieve the world objectclient=carla.Client('localhost',2000)world=client.get_world()client 对象用于维持与服务器的连接，并提供多种功能，如执行命令、加载或导出数据。你可以使用它加载其他地图，或重载当前地图（恢复初始状态）。
默认端口为 2000，你也可以指定任意可用端口；同时可通过输入计算机 IP 地址替代 localhost，从而实现 服务器与客户端分离部署——例如在一台配备高性能 GPU 的服务器上运行 CARLA 仿真，而在本地笔记本上运行 Python 客户端进行神经网络训练。这对 GPU 资源紧张的场景尤其有用。
注意：以下内容假设 CARLA 运行在默认的异步模式下。若启用了同步模式，部分代码行为可能有所不同。
加载地图
CARLA 地图的信息
在 CARLA API 中，world 对象提供了对仿真环境中所有元素的访问权限，包括地图、建筑物、交通灯、车辆和行人等。CARLA 服务器通常会加载一个默认地图（通常是 Town10）。若要在启动时指定其他地图，可使用 config.py 脚本：
python ./util/config.py -m Town04也可在客户端通过 world 对象动态加载地图：
client.load_world('Town04')可看到仿真器中，地图已切换：
观察者（Spectator）导航
观察者（Spectator）是进入仿真的视觉窗口。默认情况下，当你在带显示器的电脑上运行 CARLA 服务器时，会自动弹出一个新窗口显示观察者视角（除非使用 -RenderOffScreen 命令行参数）。
观察者有助于可视化仿真过程：你可以熟悉所加载的地图，直观查看各项操作的效果（如添加车辆、改变天气、开关地图图层等），也便于调试。
你可以使用鼠标和键盘自由飞行观察者视角：
Q：向上移动（朝窗口顶部）
E：向下移动（朝窗口底部）
W：向前
S：向后
A：向左
D：向右
鼠标左键拖动：上下控制俯仰角（pitch），左右控制偏航角（yaw）
你也可以通过 Python API 访问和操控观察者：
# Retrieve the spectator objectspectator=world.get_spectator()# Get the location and rotation of the spectator through its transformtransform=spectator.get_transform()location=transform.location rotation=transform.rotation# Set the spectator with an empty transformspectator.set_transform(carla.Transform())# This will set the spectator at the origin of the map, with 0 degrees# pitch, yaw and roll - a good way to orient yourself in the map添加非玩家角色（NPCs）
地图加载完成后，我们需要在仿真中添加车辆，以模拟真实交通环境中的其他道路使用者（即非玩家角色，NPCs）。
首先从蓝图库中选择所需车辆：
# 获取蓝图库并筛选车辆蓝图vehicle_blueprints=world.get_blueprint_library().filter('*vehicle*')接着，利用地图预设的出生点（spawn points）放置车辆：
# 获取地图的出生点spawn_points=world.get_map().get_spawn_points()# 随机在地图各处生成 50 辆车foriinrange(50):world.try_spawn_actor(random.choice(vehicle_blueprints),random.choice(spawn_points))此外，还需创建一辆作为仿真核心的“主车”（Ego Vehicle）——即未来由你的自动驾驶算法控制的车辆：
ego_vehicle=world.spawn_actor(random.choice(vehicle_blueprints),random.choice(spawn_points))CARLA 还支持添加行人，以构建更真实的驾驶场景。在 CARLA 术语中，车辆和行人均称为“Actor”（参与者），具体详见
添加传感器
现代自动驾驶车辆通过多种车载传感器感知环境，如光学摄像头、光流相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（RADAR）和加速度计等。CARLA 内置了多种传感器模型，可用于生成机器学习训练数据。传感器可安装在车辆上，也可固定在某一点（如模拟监控摄像头）。
以下示例将一个标准 RGB 摄像头安装到主车上以录制视频：
# 定义摄像头相对于车辆的位置（车顶上方 1.5 米）camera_init_trans=carla.Transform(carla.Location(z=1.5))# 从蓝图库创建摄像头camera_bp=world.get_blueprint_library().find('sensor.camera.rgb')# 将摄像头挂载到主车camera=world.spawn_actor(camera_bp,camera_init_trans,attach_to=ego_vehicle)随后，通过listen()方法启动数据记录。该方法接受一个回调函数，用于处理传感器数据（如保存到磁盘或传输至其他程序）：
# 使用 lambda 函数将图像保存为 PNG 文件camera.listen(lambdaimage:image.save_to_disk('out/%06d.png'%image.frame))CARLA 支持多种传感器类型，点击此处深入了解。
使用交通管理器驱动车辆
添加完车辆和传感器后，需通过交通管理器（Traffic Manager）让车辆动起来。该组件可控制车辆在地图道路上自主行驶，遵守交通规则，模拟真实道路行为。
# 将所有车辆交由交通管理器控制forvehicleinworld.get_actors().filter('*vehicle*'):vehicle.set_autopilot(True)现在，你的仿真已运行起来：多辆车在地图中行驶，其中一辆主车上的摄像头正在录制数据。这些数据可用于训练自动驾驶智能体。交通管理器还提供丰富的行为定制功能，详见文档。
这是最基础的仿真设置。接下来，你可以深入探索 CARLA 提供的更多传感器和高级功能，以构建更精细、更真实的仿真场景。
设置主车（Ego Vehicle）
“主车”是 CARLA 仿真中的核心概念，通常指：
- 安装传感器的车辆
- 由你的自动驾驶算法控制的车辆
主车对提升仿真效率至关重要，例如：
大地图分块加载：
大型地图（如 Town12）采用分块设计，仅加载主车附近的区块以优化性能。混合物理模式（Hybrid Physics Mode）：
当仿真包含大量交通车辆时，仅对主车附近的车辆计算物理，大幅节省计算资源。
如何定义主车？
在生成主车时，为其蓝图设置role_name属性为'hero'：
ego_bp=world.get_blueprint_library().find('vehicle.lincoln.mkz_2020')ego_bp.set_attribute('role_name','hero')ego_vehicle=world.spawn_actor(ego_bp,random.choice(spawn_points))选择地图
CARLA 内置多张精心设计的地图，涵盖城市、乡村、住宅区等多样环境，包含不同建筑风格和道路布局（从无标线乡道到多车道高速公路）。
| 地图 | 描述 |
|---|---|
| Town01 | 小型简易城镇，含河流与多座桥梁 |
| Town02 | 混合住宅与商业建筑的小城镇 |
| Town03 | 较大的城区地图，含环岛与大型路口 |
| Town04 | 山区小镇，含“8字形”无限高速公路 |
| Town05 | 方格网状城镇，含十字路口与桥梁，支持多车道变道 |
| Town06 | 多车道高速公路，含多个出入口及“密歇根左转” |
| Town07 | 乡村环境，窄路、玉米地、谷仓，极少红绿灯 |
| Town08/09 | Leaderboard 挑战赛专用“隐藏”地图 |
| Town10 | 市中心城区，含摩天大楼、住宅区与海滨大道 |
| Town11 | 未装饰的大地图 |
| Town12 | 超大地图，含高层、住宅、乡村等多种区域 |
查看可用地图列表：
client.get_available_maps()加载指定地图：
client.load_world('Town03_Opt')选择车辆
CARLA 提供丰富的车辆模型库以构建多样化交通流。浏览车辆目录了解详情。
列出所有可用车辆蓝图：
forbpinworld.get_blueprint_library().filter('vehicle'):print(bp.id)
