第一、世界和客户端

客户端和世界是 Carla 的两个基本要素，是操作模拟及其参与者的必要抽象。

本教程从定义这些元素的基础知识和创建，到描述它们的可能性。如果阅读过程中出现任何疑问或问题，Carla 论坛 可以为您解决。

客户端

客户端是 Carla 架构中的主要元素之一。它们连接到服务器、检索信息并更改命令。这是通过脚本完成的。客户端识别自己的身份，并连接到世界，然后进行模拟操作。

除此之外，客户还可以访问高级 Carla 模块、功能并应用命令批处理。本节仅介绍命令批处理。这些对于诸如生成大量参与者之类的基本事情很有用。其余功能更加复杂，将在 高级步骤 中各自的页面中进行解决。

查看 Python API 参考中的 carla.Client 以了解该类的特定方法和变量。

客户端创建

需要两件事。标识它的 IP 地址以及与服务器通信的 两个 TCP 端口 。可选的第三个参数设置工作线程的数量。默认情况下，该值设置为全部 (0)。Python API 参考中的carla.Client 包含一个片段，显示如何在运行脚本时将这些解析为参数。

client = carla.Client('localhost', 2000)

默认情况下，Carla 使用本地主机 IP 和端口 2000 进行连接，但这些可以随意更改。在本例中，第二个端口始终为n+1,2001。

创建客户端后，设置其 time-out 。这限制了所有网络操作，以便这些操作不会永远阻止客户端。如果连接失败，将返回错误。

client.set_timeout(10.0) # 秒

可以连接许多客户端，因为一次运行多个脚本是很常见的。在具有高级 Carla 功能（例如交通管理器）的多客户端方案中工作，必然会使通信更加复杂。

笔记

客户端和服务器有不同的libcarla模块。如果版本不同，可能会出现问题。这可以使用get_client_version()和get_server_version()方法进行检查。

世界连接

客户端可以相当轻松地连接和检索当前世界。

world = client.get_world()

客户端还可以获得可用地图列表来更改当前地图。这将销毁当前的世界并创造一个新的世界。

print(client.get_available_maps())
...
world = client.load_world('Town01')
# client.reload_world() 创建一个相同地图世界的新实例。

每个世界对象都有一个 id 或世代。每当客户端调用 load_world() 或 reload_world() 时，前一个被销毁。一个新的世代是从头开始创建的。在此过程中虚幻引擎不会重新启动。

使用命令

命令 是一些最常见的 Carla 方法的改编，可以批量应用。例如，command.SetAutopilot 相当于command.SetAutopilot ，启用车辆的自动驾驶功能。但是，使用Client.apply_batch 或Client.apply_batch_sync() 方法，可以在一个模拟步骤中应用一系列命令。这对于通常应用于数百个元素的方法来说变得非常有用。

以下示例使用批处理一次性销毁一系列车辆。

client.apply_batch([carla.command.DestroyActor(x) for x in vehicles_list])

Python API 参考的 最新部分 列出了所有可用的命令。

其他客户端实用程序

客户端对象的主要目的是获取或改变世界，并应用命令。但是，它还提供对一些附加功能的访问。

  • 交通管理器。 该模块负责每辆设置为自动驾驶的车辆以重建城市交通。
  • 记录器. 允许重新进行以前的模拟。使用 快照 总结每帧的模拟状态。

世界

模拟的主要标尺。它的实例应该由客户端检索。它不包含世界本身的模型，这是 Map 类的一部分。相反，大多数信息和常规设置可以从此类访问。

  • 模拟中的参与者和观察者。
  • 蓝图库。
  • 地图。
  • 模拟设置。
  • 快照。
  • 天气和灯光管理器。

它的一些最重要的方法是 getters ，精确地检索这些元素的信息或实例。查看 carla.World 了解更多信息。

参与者

世界上有不同的与参与者相关的方法，允许不同的功能。

  • 生成参与者（但不销毁他们）。
  • 获得场景中的每一位参与者，或者找到一个特定的参与者
  • 访问蓝图库。
  • 访问观察参与者、模拟的视角。
  • 检索适合生成参与者的随机位置。

生成将在 第二部分、参与者和蓝图 。需要对蓝图库、属性等有一定的了解。

天气

天气本身并不是一个类，而是一组可从世界获取的参数。参数化包括太阳方向、云量、风、雾等等。辅助类carla.WeatherParameters 用于定义自定义天气。

weather = carla.WeatherParameters(
    cloudiness=80.0,
    precipitation=30.0,
    sun_altitude_angle=70.0)

world.set_weather(weather)

print(world.get_weather())

有一些天气预设可以直接应用于世界。这些列在carla.WeatherParameters 中并可作为枚举访问。 

world.set_weather(carla.WeatherParameters.WetCloudySunset)

还可以使用 Carla 提供的两个脚本来自定义天气。

  • environment.py (在 PythonAPI/util 目录下) — 提供对天气和光照参数的访问，以便可以实时更改这些参数。
environment.py 中的可选参数 
  -h, --help            show this help message and exit
  --host H              IP of the host server (default: 127.0.0.1)
  -p P, --port P        TCP port to listen to (default: 2000)
  --sun SUN             Sun position presets [sunset | day | night]
  --weather WEATHER     Weather condition presets [clear | overcast | rain]
  --altitude A, -alt A  Sun altitude [-90.0, 90.0]
  --azimuth A, -azm A   Sun azimuth [0.0, 360.0]
  --clouds C, -c C      Clouds amount [0.0, 100.0]
  --rain R, -r R        Rain amount [0.0, 100.0]
  --puddles Pd, -pd Pd  Puddles amount [0.0, 100.0]
  --wind W, -w W        Wind intensity [0.0, 100.0]
  --fog F, -f F         Fog intensity [0.0, 100.0]
  --fogdist Fd, -fd Fd  Fog Distance [0.0, inf)
  --wetness Wet, -wet Wet
                        Wetness intensity [0.0, 100.0]


  • dynamic_weather.py (在 PythonAPI/examples 目录下) — 启用开发人员为每张 Carla 地图准备的特定天气周期。
dynamic_weather.py 中的可选参数 
  -h, --help            show this help message and exit
  --host H              IP of the host server (default: 127.0.0.1)
  -p P, --port P        TCP port to listen to (default: 2000)
  -s FACTOR, --speed FACTOR
                        rate at which the weather changes (default: 1.0)


笔记

天气的变化不会影响物理。它们只是相机传感器可以捕获的视觉效果。

当 sun_altitude_angle < 0 时，夜间模式开始，这被认为是日落。这是灯光变得特别重要的时候。

灯光

  • 当模拟进入夜间模式时， 路灯 会自动打开。灯光由地图开发人员放置，并可作为 carla.Light 对象访问。颜色和强度等属性可以随意更改。carla.LightState 类型的变量 light_state 允许在一次调用中设置所有这些。 路灯使用其类型为 carla.LightState 的属性 light_state 进行分类。这允许将灯分类为路灯、建筑物灯...可以检索 [carla.LightManager] 的实例来在一次调用中处理一组灯。
# 获得灯光管理器和灯光
lmanager = world.get_lightmanager()
mylights = lmanager.get_all_lights()

# 定制一个特定的灯光
light01 = mylights[0]
light01.turn_on()
light01.set_intensity(100.0)
state01 = carla.LightState(200.0,red,carla.LightGroup.Building,True)
light01.set_light_state(state01)

# 定制一组灯
my_lights = lmanager.get_light_group(carla.LightGroup.Building)
lmanager.turn_on(my_lights)
lmanager.set_color(my_lights,carla.Color(255,0,0))
lmanager.set_intensities(my_lights,list_of_intensities)
  • 车灯 必须由用户打开/关闭。每辆车都有一组在carla.VehicleLightState 中列出的灯。到目前为止，并非所有车辆都集成了车灯。以下是截至撰写本文时可用的列表。
    • 自行车。 它们都有前后示廓灯。
    • 摩托车。 雅马哈和哈雷戴维森型号。
    • 汽车。 奥迪 TT、雪佛兰、道奇（警车）、钰创、林肯、野马、特斯拉3S、大众T2以及即将到来的 Carla 新客人。

可以使用 carla.Vehicle.get_light_state 和 carla.Vehicle.set_light_state 方法随时检索和更新车辆的灯光。它们使用二进制运算来自定义灯光设置。

# 打开位置灯
current_lights = carla.VehicleLightState.NONE
current_lights |= carla.VehicleLightState.Position
vehicle.set_light_state(current_lights)

笔记

还可以使用天气 environment.py 部分中描述的实时设置灯光。

调试

世界对象有一个 carla.DebugHelper 对象作为公共属性。它允许在模拟过程中绘制不同的形状。这些用于跟踪正在发生的事件。以下示例将在参与者的位置和旋转处绘制一个红色框。

debug = world.debug
debug.draw_box(carla.BoundingBox(actor_snapshot.get_transform().location,carla.Vector3D(0.5,0.5,2)),actor_snapshot.get_transform().rotation, 0.05, carla.Color(255,0,0,0),0)

此示例在 carla.DebugHelper 的片段中进行了扩展，展示了如何为世界快照中的每个参与者绘制方框。

世界快照

包含模拟中每个参与者在单个帧中的状态。一种带有时间参考的静态世界图像。即使在异步模式下，信息也来自相同的模拟步骤。

# 检索当前帧的世界快照。
world_snapshot = world.get_snapshot()

carla.WorldSnapshot 包含 carla.Timestamp 和 carla.ActorSnapshot 列表。可以使用参与者 id 的搜索参与者快照。快照列出了其中出现的参与者 id。

timestamp = world_snapshot.timestamp # 获取时间参考

for actor_snapshot in world_snapshot: # 获取参与者和快照信息
    actual_actor = world.get_actor(actor_snapshot.id)
    actor_snapshot.get_transform()
    actor_snapshot.get_velocity()
    actor_snapshot.get_angular_velocity()
    actor_snapshot.get_acceleration()  

actor_snapshot = world_snapshot.find(actual_actor.id) # 获得参与者快照

世界设置

世界可以使用一些高级的模拟配置。这些决定了渲染条件、模拟时间步长以及客户端和服务器之间的同步。它们可以从辅助类carla.WorldSettings 访问。

目前，默认的 Carla 以最佳图形质量、可变时间步长和异步方式运行。要进一步深入了解此问题，请查看 高级步骤 部分。有关 同步、时间步长 以及 渲染选项 的页面可能是一个很好的起点。

这是对世界和客户端对象的包装。下一步将仔细研究参与者和蓝图，为模拟赋予生命。

继续阅读以了解更多信息。请访问论坛，发表在阅读过程中想到的任何疑问或建议。