CARLA 自动驾驶辅助功能合集
基于 *CARLA 自动驾驶仿真平台 的多模块车辆辅助驾驶系统，包含车辆生成、手动控制、定速巡航、车道保持、自动紧急制动、激光雷达障碍物检测、多传感器数据采集等功能。整套代码基于 CARLA Python API 开发，可在仿真环境中独立运行、调试与验证，完成自动驾驶感知、控制*两大基础任务。
模块代码位于仓库的 src/vehicle_autonomous_core/
目录
- 项目简介
- 安装流程
- 快速开始
- 运行效果
- 核心技术
- 功能模块说明
- 项目结构
- 参考资料
项目简介
自动驾驶系统分为感知、决策、控制三大核心环节，车辆运动控制与环境感知是入门开发的基础。本项目以 CARLA 自动驾驶仿真器为运行环境，无需实车即可完成算法验证，实现了一套轻量化、模块化的车辆辅助驾驶程序集。
本项目所有功能均为独立脚本，每一个模块对应一项典型辅助驾驶功能，覆盖从车辆创建、人工操控、自动巡航、车道保持、主动避障到传感器数据采集全流程。
安装流程
- 克隆仓库：
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git clone https://github.com/OpenHUTB/nn.git
cd nn/src/hutb_carla_selfdrivingcar
- 安装 Python 依赖包：
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pip install carla numpy opencv-python keyboard
国内网络可加清华镜像：
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pip install carla numpy opencv-python keyboard -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 启动 CARLA 仿真器
运行 CARLA 主程序，保证本地 localhost:2000 端口正常监听，再执行 Python 脚本。
快速开始
本项目每个功能均为独立入口文件，统一使用 python 文件名.py 方式运行，执行前务必保证 CARLA 模拟器已启动。
车辆批量生成
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python main_vehicle_spawn.py
键盘手动控制车辆
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python main_vehicle_keyboard_control.py
定速巡航功能
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python main_vehicle_cruise.py
基础车道保持
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python main_vehicle_lane_keep.py
PID 改进版车道保持
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python main_vehicle_lane_keep_new.py
自动紧急制动
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python main_vehicle_auto_brake.py
激光雷达障碍物检测
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python main_vehicle_obstacle_detector.py
车载相机画面采集
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python main_vehicle_camera.py
相机 + 激光雷达多传感器数据采集
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python main_vehicle_sensor.py
运行效果
车辆生成与自动驾驶
程序连接 CARLA 仿真世界，自动在地图出生点生成指定车型车辆，开启自动驾驶后车辆可沿道路正常行驶，支持一次性生成多台不同品牌车辆同时运行。
键盘手动操控
通过 W/A/S/D 按键分别实现加速、左转、减速、右转，终端实时打印当前车速、油门、刹车、转向数值，ESC 键退出程序并销毁车辆。
定速巡航
车辆起步后自动调速，将车速稳定在设定目标值，对速度偏差进行动态修正，实现匀速行驶效果。
车道保持
车辆行驶过程中实时获取地图路点，计算横向偏移量并自动修正转向，使车辆始终保持在车道中央；引入 PID 算法后，转向响应更平稳、偏移量更小。
自动紧急制动
模拟前方障碍物场景，车辆检测到危险距离后立即切断油门、施加刹车，完成紧急减速 / 停车。
激光雷达障碍物检测
雷达实时输出周围点云数据，识别前方近距离障碍物并在控制台打印告警信息，同时控制车辆主动减速。
图像与点云数据采集
相机连续截取行车画面并保存为图片，激光雷达同步采集三维点云，所有数据自动存入指定文件夹，可供后续视觉算法、感知模型训练使用。
核心技术
CARLA 仿真环境交互
所有模块基于 CARLA 官方 Python API 开发，标准调用流程：
- 建立客户端连接 carla.Client ("localhost", 2000)
- 获取仿真世界、地图、蓝图库
- 选取车辆 / 传感器蓝图，在出生点生成仿真实体
- 调用控制接口或传感器回调函数完成业务逻辑
- 程序结束统一销毁实体，释放资源
闭环速度控制（定速巡航）
读取车辆实时速度，与预设目标速度做差值判断，动态调整油门与刹车输出，抑制速度波动，实现匀速行驶。
基于路点的车道保持
调用 CARLA 地图接口获取当前位置下一个路点，计算车辆与理想行驶轨迹的横向误差，根据误差大小输出转向角度；进阶版本引入 PID 控制算法，利用比例、微分项优化转向动作，提升行驶平顺性。
激光雷达障碍物感知
解析激光雷达原始点云数据，筛选前方有效点云并计算最近距离，根据距离阈值判定危险等级，联动车辆执行减速、刹车动作。
多传感器数据读写
利用相机传感器回调截取图像流，结合 OpenCV 完成图片编码与本地保存；激光雷达点云转为数组格式持久化存储，实现多传感器数据同步采集。
功能模块说明
表格
| 文件名 | 核心功能 |
|---|---|
| main_vehicle_spawn.py | 批量生成多款车型车辆，统一开启自动驾驶 |
| main_vehicle_control.py | 车辆基础油门、刹车、转向控制演示 |
| main_vehicle_keyboard_control.py | 键盘实时操控车辆，附带运行状态打印 |
| main_vehicle_cruise.py | 实现车辆定速巡航，稳定维持目标车速 |
| main_vehicle_auto_brake.py | 模拟前方障碍，实现自动紧急制动功能 |
| main_vehicle_lane_keep.py | 基于地图路点的基础车道保持功能 |
| main_vehicle_lane_keep_new.py | 搭载 PID 算法的改进版车道保持 |
| main_vehicle_obstacle_detector.py | 激光雷达障碍物检测、告警与主动减速 |
| main_vehicle_camera.py | 车载 RGB 相机视频帧采集与图片保存 |
| main_vehicle_sensor.py | 相机 + 激光雷达多传感器同步数据采集 |
项目结构
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src/hutb_carla_selfdrivingcar/
main_vehicle_spawn.py 多车型批量生成模块
main_vehicle_control.py 车辆基础控制模块
main_vehicle_keyboard_control.py 键盘手动控制模块
main_vehicle_cruise.py 定速巡航模块
main_vehicle_auto_brake.py 自动紧急制动模块
main_vehicle_lane_keep.py 基础车道保持模块
main_vehicle_lane_keep_new.py PID 优化车道保持模块
main_vehicle_obstacle_detector.py 激光雷达障碍物检测模块
main_vehicle_camera.py 车载相机图像采集模块
main_vehicle_sensor.py 多传感器融合采集模块
README.md 项目整体说明文档
参考资料
- CARLA 自动驾驶仿真平台官方文档：https://carla.org/
- CARLA Python API 开发手册
- 自动驾驶车辆运动控制与 PID 控制理论
- 激光雷达、车载相机传感器应用开发资料
使用说明
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