Doc.S 2025-06-17 11:07:40

史上最详细Carla增加Town6，Town7，Town10地图教程以及简单代码测试

简单记录一下再Carla中增加Town6，Town7，Town10环境以及代码测试笔记本配置1、内存：+16 GB RAM memory2、显存：+8 GB Video memory3、处理器： Intel® Core™ i9-14900HX 2.20 GHz4、操作系统：10Windows，64 位操作系统, 基于 x64 的处理器5、Carla版本：0.9.146、python版本：3.7.1。

https://blog.csdn.net/m0_54720701/article/details/148695360?sharetype=blog&shareId=148695360&sharerefer=APP&sharesource=m0_54720701&sharefrom=lin

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readme文件包含地图下载地址以及密码，其中地图包含autoware.universe和carla联合仿真的点云以及高清地图，包括Town1-Town7

Carla 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CarlaUE4.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

# multicarlasevers ## 使用简介： 1. 开启CarlaUE并运行。 2. 在控制台下运行Mult-carla/client下的客户端程序 ``` shell python3 manual_control_selg.py ``` 3. 配置carlaservers.yaml文件，其中需要同步的服务器CarlaUE的ip和端口。（至少一台） 4. 在控制台下运行Mult-carla下的同步服务器程序 ``` python3 synchronization.py ``` --- ## 如果提示找不到carla包 ``` cd ~/carla/PythonAPI/carla/dist/ unzip carla-0.9.13-py3.8-linux-x86_64.egg -d carla-0.9.13-py3.8-linux-x86_64 cd carla-0.9.13-py3.8-linux-x86_64 ``` 接下来打开你的文档编辑器，建立一个setup.py, 将以下内容复制进去。 ``` from distutils.core import setup setup(name='carla', version='0.9.13', py_modules=['carla'], ) ``` 然后通过pip安装到你的python3当中，从此可以直接import carla了。 ``` pip3 install -e ~/carla/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.13-py3.8-linux-x86_64 ``` ## 设置服务器日志为DEBUG级别可以运行 ``` python3 synchronization.py --debug ``` ## 在运行CarlaUE的机子上运行Mult-carla/viewer下的程序可以轮流查看服务器内车辆 ``` python3 clientview.py ``` ## 使用util/下的文件可以更改地图配置 ``` python3 config.py --map Town04 ``` ## 使用Carla-SUMO/下的文件可以运行Carla-SUMO协同仿真。详细见Carla官方文档 -------- 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

本资源是在Carla TOWN05这个地图中实现自车水平车位泊车的python脚本

carlaILTrainer 卡拉模仿学习培训师主要项目属于Carla团队，我刚刚为主要项目编写了一个培训系统。您可以找到有关原始项目的更多信息。请检查和以找出发布此代码的原因。去做：运行所有分支，但仅向后传播一个（为此使用掩码）。 @merryHunter在python文件中解决了这个问题。使用Tensorflow队列进行数据加载卡拉检查点加载的兼容性修补程序修复损失功能（仅使用一种损失）在训练模式下根据标签平衡数据集使用最新的基准测试整个系统贡献：请随时提出请求。欢迎任何功能和任何更改。所有贡献者： Mojtaba Va'lipour：伊万·切尔努哈（Ivan Chernuha）：论文结果：这是用于纸张书写目的的自动表格生成器。表格基于CoRL 2017 Carla Team Paper。这可以帮助我更轻松地完成华丽的餐桌，

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