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2025-06-17 16:03:27
需要互三可以私 【史上最详细Carla增加Town6,Town7,Town10地图教程以及简单代码测试 - CSDN App】https://blog.csdn.net/m0_54720701/article/details/148695360?sharetype=blog&shareId=148695360&sharerefer=APP&sharesource=m0_54720701&sharefrom=link
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需要互三可以私 【史上最详细Carla增加Town6,Town7,Town10地图教程以及简单代码测试 - CSDN App】https://blog.csdn.net/m0_54720701/article/details/148695360?sh
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Ca
rla
--0.9.8 windows版 卷4
Ca
rla
3D自动驾驶模拟平台。此版本为0.9.8,可以支持无独立显卡的电脑。运行
Ca
rla
UE4.exe来启动服务,客户端为pythonAPI,具体客户端的基本操作,例如创造车辆,放置车辆以及启动车辆等可参考我的博客 --
https
://
blog
.
csdn
.net
/weixin_63197216/
article
/
details
/124336698?spm=1001.2014.3001.5502 一共四卷,没办法每次只能上传1000MB 其他三卷可以到我的博客下来下载
autoware.universe和
ca
rla
联合仿真的点云以及高清
地图
readme文件包含
地图
下载地址以及密码,其中
地图
包含autoware.universe和
ca
rla
联合仿真的点云以及高清
地图
,包括Town1-
Town7
Ca
rla
加载
地图
与传感器附着[可运行源码]
本文
详细
介绍了在
Ca
rla
0.9.10环境下加载Town06/07
地图
的步骤,包括从官方Github下载AdditionalMaps资源并解压覆盖同名文件的方法。同时,文章还讲解了如何将传感器附着于
地图
中的随机点,通过运行manual_control.py文件获取车辆坐标,并利用
Ca
rla
API将传感器固定在特定位置。示例代码展示了如何通过
ca
rla
.Transform设置传感器的位置和旋转角度,为数据收集提供了灵活的操作方式。
RL-frenet-trajectory-planning-in-
CA
RLA
CA
RLA
中的RL-frnet轨迹规划 该存储库是一个框架,可为自动驾驶汽车模拟器
CA
RLA
创建OpenAI Gym环境,以便利用先进的深度强化算法和frenet轨迹规划。 安装 模拟充当服务器-客户端。
CA
RLA
作为服务器启动,并默认使用2000:2002端口。 客户端可以从端口2000连接到服务器(默认情况下),并且可以与环境交互。 客户端安装 git clone
https
://github.com/MajidMoghadam2006/RL-frenet-trajectory-planning-in-
CA
RLA
.git cd RL-frenet-trajectory-planning-in-
CA
RLA
/ pip3 install -r requirements.txt (
需要
Python 3.7或更高版本) cd agents/reinforcement_learning
Ca
rla
中水平车位的泊车python脚本
本资源是在
Ca
rla
TOWN05这个
地图
中实现自车水平车位泊车的python脚本
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