(四) carla中创建小车、采集数据

四夕小一冰

3060人浏览 · 2021-10-06 11:20:03

四夕小一冰 · 2021-10-06 11:20:03 发布

(四) Carla中创建小车、连接相机、采集图像

carla中放置小车、控制过程

参考安装包里面的 $P y t h o n A P I / e x a m p l e s /$ 中给出的一些学习程序，总结在 $c a r l a$ 中放置小车、控制小车步骤。
1.首先，添加 $c a r l a$ 包

#找到carla包的路径
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 carla

$s y s . p a t h . a p p e n d$ 将 $g l o b$ 定位到的dist文件夹中的 $carla-0.9.4-py3.5-linux-x86\_64.egg$ 添加到 $i m p o r t$ 的路径当中，使得可以导入 $c a r l a$ 包。
2.将 $c a r l a$ 添加到路径后，开始创建客户端，与 $c a r l a$ 进行相连。

#创建client连接到Carla中
client = carla.Client('localhost', 2000)
#seconds,设置连接超时时间
client.set_timeout(2.0)

3.然后获取世界，获取世界的方法有两种，一种直接加载当前 $c a r l a$ 仿真环境中的地图所对应的 $w o r l d$ ；另一种是加载自己想要的地图，更改当前 $c a r l a$ 中的仿真环境地图。

#方法一
#world = client.get_world()
#方法二
world = client.load_world('Town05')

4.获取 $w o r l d$ 中可用的 $B l u e p r i n t$ ，从 $B l u e p r i n t$ 中选取要创建的 $a c t o r$ 模型。这里比如要创建一辆车。

#通过world获取world中的Blueprint_Library
blueprint_library = world.get_blueprint_library()
#通过find()和filter()函数以及random.choice随机选择一个车辆模型
my_vehicle_bp = random.choice(blueprint_library.filter("vehicle.lincoln.mkz2017"))

5.通过 $t r a n s f o r m$ 创建车辆的生成位置，这里有两种方法，一种是人为手动设置生成点，但是这种情况经常因为选取不合理导致发生碰撞。另一种是从地图上随机选择一个不发生碰撞的点作为车辆的生成点。

#方法一,手动设置生成点
location = carla.Location(0, 10, 0)
rotation = carla.Rotation(0, 0, 0)
transform_vehicle = carla.Transform(location, rotation)
#方法二，自动选择生成点
#transform_vehicle = random.choice(world.get_map().get_spawn_points())

6.使用 $spawn_actor$ 在仿真环境中生成车辆

my_vehicle = world.spawn_actor(my_vehicle_bp, transform_vehicle)

7.在仿真环境中生成车辆以后，控制车辆行驶。控制车辆行驶可以选择手动控制，也可以选择调用自动驾驶模式。

#方法一，自动驾驶模式
my_vehicle.set_autopilot(enabled=True)
#方法二，手动控制模式
#my_vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0))

至此，完成了小车的创建、控制。
整个代码如下:

#找到carla包的路径
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 carla
##############################################################
#创建client连接到Carla中
client = carla.Client('localhost', 2000)
#seconds,设置连接超时时间
client.set_timeout(2.0)
##############################################################
#方法一
#world = client.get_world()
#方法二
world = client.load_world('Town05')
##############################################################
#通过world获取world中的Blueprint_Library
blueprint_library = world.get_blueprint_library()
#通过find()和filter()函数以及random.choice随机选择一个车辆模型
my_vehicle_bp = random.choice(blueprint_library.filter("vehicle.lincoln.mkz2017"))
##############################################################
#方法一,手动设置生成点
location = carla.Location(0, 10, 0)
rotation = carla.Rotation(0, 0, 0)
transform_vehicle = carla.Transform(location, rotation)
#方法二，自动选择生成点
#transform_vehicle = random.choice(world.get_map().get_spawn_points())
##############################################################
my_vehicle = world.spawn_actor(my_vehicle_bp, transform_vehicle)
##############################################################
#方法一，自动驾驶模式
my_vehicle.set_autopilot(enabled=True)
#方法二，手动控制模式
#my_vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0))

carla中安装相机、采集图片过程

一般情况下， $c a r l a$ 中相机都是在车辆上附着的。因此，接下来就在上述车辆创建、控制的基础上进行增添相机处理过程。
1.获取 $w o r l d$ 中可用的 $B l u e p r i n t$ ，从 $B l u e p r i n t$ 中选取要创建的 $a c t o r$ 模型。这里创建一个 $R G B$ 相机。

#通过world获取world中的Blueprint_Library
blueprint_library = world.get_blueprint_library()
#选择相机模型
my_camera_bp = blueprint_library.find("sensor.camera.rgb")

2…设置 $a c t o r$ 中相关传感器参数
这里设置相机采集图像的宽、高以及相机前方视角

IM_WIDTH = 640
IM_HEIIGHT = 480
# set the attribute of camera
my_camera_bp.set_attribute("image_size_x", "{}".format(IM_WIDTH))
my_camera_bp.set_attribute("image_size_y", "{}".format(IM_HEIIGHT))
my_camera_bp.set_attribute("fov", "90")

3.设置相机安装位置，这里是设置相机相对于附着物，在附着物坐标系下的位置。

transform_camera  = carla.Transform(carla.Location(x=2.5, z=0.7))

4.生成相机，将相机安装在车上

my_camera = world.spawn_actor(my_camera_bp, transform_camera, attach_to=my_vehicle)

5.至此，相机安装完成。下面监听相机数据
想要读取相机实时采集的图片，一般通过传感器的 $l i s t e n ()$ 函数进行获取数据，同时，还可以使用回调函数对数据进行相应处理。例如：

#方法一,这里直接使用lambda进行处理，将图像进行存储
my_camera.listen(lambda image: image.save_to_disk('output/%06d.png' % image.frame_number))
#方法二,
def callback(event):
	#event就是时时刻刻采集的image,可以对图片进行各种处理，然后存储
	......
    event.save_to_disk('_out/%08d' % event.frame)
my_camera.listen(callback)

整体代码

将相机这一部分加入刚才小车控制程序中。
记得在程序末尾加上运行时间以及运行结束销毁前面所有的 $a c t o r$ 这个步骤，为了销毁方便，使用一个列表将添加过的 $a c t o r$ 存起来。
整个代码如下:

#找到carla包的路径
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 carla

def callback(event):
	#event就是时时刻刻采集的image,可以对图片进行各种处理，然后存储
	......
    event.save_to_disk('_out/%08d' % event.frame)
#存创建的actor
actor_list = []    
try:
	##############################################################
	#创建client连接到Carla中
	client = carla.Client('localhost', 2000)
	#seconds,设置连接超时时间
	client.set_timeout(2.0)
	##############################################################
	#方法一
	#world = client.get_world()
	#方法二
	world = client.load_world('Town05')
	##############################################################
	#通过world获取world中的Blueprint_Library
	blueprint_library = world.get_blueprint_library()
	#通过find()和filter()函数以及random.choice随机选择一个车辆模型
	my_vehicle_bp = random.choice(blueprint_library.filter("vehicle.lincoln.mkz2017"))
	#选择相机模型
	my_camera_bp = blueprint_library.find("sensor.camera.rgb")
	##############################################################
	#方法一,手动设置生成点
	location = carla.Location(0, 10, 0)
	rotation = carla.Rotation(0, 0, 0)
	transform_vehicle = carla.Transform(location, rotation)
	#方法二，自动选择生成点
	#transform_vehicle = random.choice(world.get_map().get_spawn_points())
	##############################################################
	my_vehicle = world.spawn_actor(my_vehicle_bp, transform_vehicle)
	actor_list.append(my_vehicle)
	##############################################################
	IM_WIDTH = 640
	IM_HEIIGHT = 480
	# set the attribute of camera
	my_camera_bp.set_attribute("image_size_x", "{}".format(IM_WIDTH))
	my_camera_bp.set_attribute("image_size_y", "{}".format(IM_HEIIGHT))
	my_camera_bp.set_attribute("fov", "90")
	##############################################################
	transform_camera  = carla.Transform(carla.Location(x=2.5, z=0.7))
	##############################################################
	my_camera = world.spawn_actor(my_camera_bp, transform_camera, attach_to=my_vehicle)
	actor_list.append(my_camera)
	##############################################################
	#方法一，自动驾驶模式
	my_vehicle.set_autopilot(enabled=True)
	#方法二，手动控制模式
	#my_vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0))
	##############################################################
	#方法一,这里直接使用lambda进行处理，将图像进行存储
	my_camera.listen(lambda image: image.save_to_disk('output/%06d.png' % image.frame_number))
	#方法二,
	#my_camera.listen(callback)
	time.sleep(1000)
finally:
	for actor in actor_list:
		actor.destroy()
	print("All cleaned up!")

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