传感器和数据

传感器是从周围环境中检索数据的参与者。它们对于为驾驶智能体创造学习环境至关重要。

本页总结了开始处理传感器所需的一切。它介绍了可用的类型及其生命周期的分步指南。每个传感器的详细信息可以在 传感器参考 中找到。

• 传感器逐步介绍
  • 设置
  • 生成
  • 监听
  • 数据
• 传感器类型
  • 相机
  • 检测器
  • 其他

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传感器逐步介绍

carla.Sensor 类定义了一种特殊类型的参与者，能够测量和传输数据。

• 这个数据是什么？ 根据传感器的类型，它变化很大。所有类型的数据都继承自通用的 carla.SensorData。
• 他们什么时候检索数据？ 在每个仿真步骤上或在注册某个事件时。取决于传感器的类型。
• 他们如何检索数据？ 每个传感器都有一种接收和管理数据的 listen() 方法。

尽管存在差异，但所有传感器的使用方式都相似。

设置

与其他参与者一样，找到蓝图并设置特定属性。这在处理传感器时至关重要。他们的属性将决定所获得的结果。这些在 传感器参考 中有详细介绍。

以下示例设置仪表板高清摄像头。

# 找到传感器蓝图。
blueprint = world.get_blueprint_library().find('sensor.camera.rgb')
# 修改蓝图属性来设置图像分辨率和视野
blueprint.set_attribute('image_size_x', '1920')
blueprint.set_attribute('image_size_y', '1080')
blueprint.set_attribute('fov', '110')
# 设置传感器捕获之间的时间（以秒为单位）
blueprint.set_attribute('sensor_tick', '1.0')

生成

attachment_to 和 attachment_type 至关重要。传感器应连接到父参与者（通常是车辆）上，以跟踪它并收集信息。附件类型将确定其关于所述车辆的位置如何更新。

• 刚性附件(Rigid attachment)。 动对于其父位置是严格的。这是从仿真中检索数据的合适附件。
• 弹簧臂附件(SpringArm attachment)。 运动变得轻松，几乎没有加速和减速。仅建议使用此附件来录制仿真视频。更新摄像机位置时，移动平滑并且避免“跳跃”。
• 弹簧臂幽灵附件(SpringArmGhost attachment)。 与前一个类似，但没有进行碰撞测试，因此相机或传感器可以穿过墙壁或其他几何形状。

transform = carla.Transform(carla.Location(x=0.8, z=1.7))
sensor = world.spawn_actor(blueprint, transform, attach_to=my_vehicle)

监听

每个传感器都有一个 listen() 方法。每次传感器获取数据时都会调用此函数。

参数callback是一个 lambda 函数 。它描述了传感器在获取数据时应该做什么。这必须将检索的数据作为参数。

# 每次相机生成新图像时，都会调用 do_something()。
sensor.listen(lambda data: do_something(data))

...

# 每次检测到碰撞时，此碰撞传感器都会打印。
def callback(event):
    for actor_id in event:
        vehicle = world_ref().get_actor(actor_id)
        print('Vehicle too close: %s' % vehicle.type_id)

sensor02.listen(callback)

数据

大多数传感器数据对象都具有将信息保存到磁盘的功能。这将允许它在其他环境中使用。

不同类型传感器的传感器数据差异很大。查看 传感器参考 以获得详细说明。然而，所有这些都总是带有一些基本信息的标签。

传感器数据属性	类型	描述
frame	int	进行测量时的帧编号。
timestamp	double	自轮数开始以来以仿真秒为单位的测量时间戳。
transform	carla.Transform	测量时传感器的世界参考。

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传感器类型

相机

从他们的角度拍摄世界。对于返回 carla.Image 的相机，您可以使用辅助类carla.ColorConverter 修改图像以表示不同的信息。

• 每个仿真步骤 获取数据 。

传感器	输出	概述
深度	carla.Image	在灰度图中渲染视野中元素的深度。
RGB	carla.Image	提供清晰的周围环境视野。看起来就像一张正常的现场照片。
光流	carla.Image	渲染相机中每个像素的运动。
语义分割	carla.Image	根据元素的标签以特定颜色渲染视野中的元素。
实例分割	carla.Image	根据元素的标签和唯一的对象 ID 以特定颜色渲染视野中的元素。
DVS	carla.DVSEventArray	作为事件流异步测量亮度强度的变化。

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检测器

当附加的对象注册特定事件时获取数据。

• 触发时 获取数据 。

传感器	输出	概述
碰撞	carla.CollisionEvent	检索其父级与其他参与者之间的碰撞。
车道入侵	carla.LaneInvasionEvent	当其父级穿过车道标记时进行注册。
障碍	carla.ObstacleDetectionEvent	检测其父级前方可能存在的障碍物。

其他

不同的功能，例如导航、物理属性测量和场景的二维/三维点图。

• 每个仿真步骤 检索数据 。

传感器	输出	概述
全球导航卫星系统(GNSS)	carla.GNSSMeasurement	检索传感器的地理位置。
惯性测量单元(IMU)	carla.IMUMeasurement	包括加速度计、陀螺仪和指南针。
激光雷达(LIDAR)	carla.LidarMeasurement	旋转激光雷达。生成包含每个点的坐标和强度的 4D 点云，以对周围环境进行建模。
雷达	carla.RadarMeasurement	二维点图建模视线中的元素及其相对于传感器的运动。
责任敏感安全(RSS)	carla.RssResponse	根据安全检查修改应用于车辆的控制器。该传感器的工作方式与其他传感器不同，并且有专门的 责任敏感安全文档。
语义激光雷达	carla.SemanticLidarMeasurement	旋转激光雷达。生成 3D 点云，其中包含有关实例和语义分割的额外信息。

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这是传感器的包装以及它们如何检索仿真数据。

Carla 的介绍到此结束。然而，还有很多东西需要学习。

• 继续学习。 Carla 中有一些高级功能：渲染选项、交通管理器、记录器等等。这是了解更多关于他们的好时机。

• 自由实验。 查看本文档的 参考 部分。它包含有关 Python API 中的类、传感器、代码片段等的详细信息。

• 发表您的意见。 有任何疑问、建议和想法欢迎在论坛中提出。