一、安装

官网地址

1.1 windows下安装

下载zip文件安装
- 在CARLA官方文档中点击下图部分，文档链接https://carla.readthedocs.io/en/latest/start_quickstart/
- 到git下直接下载windows版本，下面可以选择版本，这里我用最新版
在解压的文件中的…\PythonAPI\carla\dist中的.egg文件要求的版本安装Python。我这里是carla-0.9.12-py3.7-win-amd64.egg，所以安装Python3.7版本

确保安装了python的情况下执行：

 pip install --user pygame numpy -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.compip install -r requirements.txt  -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.compip install shapely -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

进入到解压文件双击CarlaUE4.exe，就可以启动啦用键盘的QWEASD和鼠标控制视野

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5.如果报错说缺少Microsoft Visual C++ 和 DirectX, 或者其中之一参考下面链接

Visual Studio ：安装教程（需要重启）
DirectX: 安装包（下一步、下一步安装就可以）

安装carla包
```
pip install carla
```
对于0.9.10版本的carla安装包应该这样装
```
easy_install .\carla-0.9.10-py3.7-win-amd64.egg
```

1.2 ubuntu下安装

环境要求

至少需要6GB的GPU
carla需要大概20GB的磁盘空间
Python: 这里用python3.7（一般在下载的PythonAPI\carla\dist下查看）

升级pip3并安装pygame和numpy

 pip3 install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.compip install --user pygame numpy -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

Debian 安装

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 1AF1527DE64CB8D9
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://dist.carla.org/carla $(lsb_release -sc) main"

sudo apt-get update
sudo apt-get install carla-simulator
cd /opt/carla-simulator

# carla-simulator=你要的版本，这里安装最新版本0.9.12
apt-cache madison carla-simulator
sudo apt-get install carla-simulator=0.9.12

安装carla包

cd PythonAPI/carla/dist/
pip3 install carla-0.9.12-cp37-cp37m-win_amd64.whl

# 或者
pip3 install carla

可以启动啦

cd /opt/carla-simulator/bin/
./CarlaUE4.sh

1.3 docker下安装

安装docker

安装依赖： nvidia-docker2和nvidia-container-runtime

sudo apt-get install nvidia-docker2

可能报错：
解决办法执行下面

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \sudo apt-key add -
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update

然后安装 sudo apt-get install nvidia-container-runtime

拉取镜像：我这里是0.9.11版本，也可以自选版本，或者docker pull carlasim/carla:latest最新版本
启动

二、初识carla

carla默认的交互端口为2000和2001

2.1 carla的交互形式

来自carla官网的图片如下： Server + Client两个模块（建立仿真世界+控制改变仿真世界）

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2.2 carla的核心模块

Traffic Manager: 交通管理器。负责模拟现实世界复杂的的交通环境，（后面细说比较复杂）
Sensors: Carla里面有各种各样模拟真实世界的传感器模型，包括相机、激光雷达、声波雷达、IMU、GNSS等等。为了让仿真更接近真实世界，它里面的相机拍出的照片甚至还有畸变和动态模糊效果。用户一般将这些Sensor attach到不同的车辆上来收集各种数据。
Recorder： 这个模块是用来记录仿真每一个时刻（Step)的状态，可以用来回顾、复现等等。
ROS bridge： 这个模块可以让Carla与ROS还有Autoware交互，正是这个模块的存在使得在仿真里测试你的自动驾驶系统变得可能，十分重要。

2.3 小案例一

（实践是检验真理的唯一标准）

在仿真世界中创建一辆小车，并控制行驶
在编程过程中，一般按照下面三个元素抽象层级的顺序进行编程
- world：先创建这个仿真世界
- blueprint: 获得所有actor的blueprint
- actor: 所有仿真世界的 ‘演员’ 车、人、传感器
代码演示

三、核心模块扩展

3.1 Sensors

第一类返回数据都是类的实例
- RGB camera ： RGB相机普通摄像头
- Semantic Segmentation camera：语义分割相机
- Depth camera: 深度相机
- Optical Flow Camera : 光流相机
- DVS camera(Dynamic Vision Sensor): 动态视觉传感器相机
- Gnss sensor：导航卫星定位传感器
- Lidar raycast.：激光雷达传感器
- Radar：雷达
- SemanticLidar raycast：语义激光雷达
- IMU sensor：惯性传感器
- RSS sensor(responsibility sensitive safety) : 责任敏感安全传感器
第二类, 返回是一个触发事件
- Collision detector：碰撞检测
- Lane invasion detector：压线检测
- Obstacle detector：障碍物检测

3.1.1 代码演示

注册传感器蓝图
设置传感器的参数
放置的位置
监听返回结果

3.2 Traffic Manager 车辆管理模块

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3.3 行为控制部分

确定起始位置和结束位置，生成航路点

networkx?
根据判断的信息进行操控小车

代码演示与讲解

3.4 可视化工具carlaviz

0.9.10：与pygame结合进行展示
docker run -it -p 8080:8080 -p 2000:2000 -e CARLAVIZ_HOST_IP=localhost -e CARLA_SERVER_IP=localhost -e CARLA_SERVER_PORT=2000 mjxu96/carlaviz:0.9.10