CARLA and OpenDrive |
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CARLA and OpenDrive
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接續先前對高精地圖 HD Map 概念性的介紹，本篇會介紹在自駕模擬器 CARLA中，針對 OpenDrive 格式的 HD Map 操作。 2023 年 7 月 31 日可以先從之前的文章 High level 了解 Map & HD Map，再從本篇了解基於 CARLA 自駕模擬器的環境，對 OpenDrive 高精地圖的相關實做方法。 HD Map 高精地圖 – 【知識筆記】 https://mapostech.com/hd-map/ CARLACARLA是已經發展數年，相當成熟的一款自動駕駛模擬器，背後的合作企業有 Intel、Nvidia 及 Toyota 等等。場景有高架道路、市區、停車場等，還有交通規則與號誌、天氣條件等，讓使用者在各種環境下測試自己的演算法。其實有玩過 GTA 俠盜列車手的人，可以把它當作一款沒有人的版本…。  
詳細的說明可以參考官網： 官網 User Guide 安裝的話，我是透過 Anaconda 的 Python 來執行，跟本地環境做區隔。 Anaconda 的安裝很簡單，就不多贅述，裝好以後，在 Terminal conda 環境下先安裝 Python 3.7 跟相關的軟件包： conda create -n py37 python=3.7 conda activate py37 pip install numpy pip install pygameCarla的安裝可以參考上面Carla Documentation 的網頁，照著步驟說明安裝，就沒有問題。 裝好以後，在 Terminal 執行CarlaUE4.exe ， 我有遇到 dirextX 問題，去微軟官網下載安裝就可解決。成功運行就會看下面畫面： 
接著再另外開一個 Terminal，在這邊輸入想做的操作，例如執行 sample code automatic_control.py。要注意這邊要先在 conda 環境下啟動 python。 conda activate py37 python automatic_control.py
參考資料： https://blog.csdn.net/fhzhu830/article/details/120614040 HD Map in CARLA安裝好之後，可以在 HDMaps 路徑下找到內建的地圖檔案，以 Town + 編號命名的 .xodr 檔案。也可以上CARLA的 github 查閱。每個地圖有不同的環境內容，可以上Carla Documentation 網站，左邊目錄選擇 Maps ，會看到一張總表，再逐一點進去看地圖的特色介紹。 
取得速限訊息
下面會以取得 OpenDriver 地圖中，目前車道的速限為主題，說明相關操作： # get map world = client.load_world('Town01') # get map object, 這邊就是另一篇文章提到對高精地圖的物件化 map = world.get_map() # 根據輸入的位置 (x, y, z)，取得最近的 waypoint # 注意輸入坐標要是CARLA坐標系統，與 ROS 或 UTM 可能是不同的 # ex. transform = trans.ros_pose_to_carla_transform(msg.pose.pose) wp = carla_map.get_waypoint(transform.location) # 根據這個 wp 與間距參數 d 生成整條車道的 waypoint list wps_front = wp.next_until_lane_end(d) // wp 到車道終點的 list wps = wp.previous_until_lane_start(d) // wp 到車道起點的 list wps.reverse() // reverse 後會從車道起點開始排序 for wp0 in wps_front : wps.append(wp0) # 從 landmarks type 型別中取得 wp 200m 範圍內所有的速限， ID 是 274 # 以這個例子來說，其實最終我只在意最近的速限，故取清單中的第一筆 speed_limits = wp.get_landmarks_of_type(200.0, "274", False) if speed_lims: speed_limit = speed_limits[0].valueLandmarkType 中定義了許多資料類別， 速限是 MaximumSpeed ， Type 274。可以參考列表，自行修改取得其他的資料。 上面使用到的Carla APIs 與地圖相關操作可以參考： Carla地圖連結1 Carla地圖連結2 Carla坐標系統 Waypoint 的結構 其他參考資料： https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/126004611 延伸應用 曲率 & 坡度車道曲率計算： # 把車道 wp 的 xyz 取出 for wp0 in wps: x.append(wp0.transform.location.x) y.append(wp0.transform.location.y) z.append(wp0.transform.location.z) np.array(x) np.array(y) np.array(z) # 對車道 (waypoint list) 曲線擬合 curve = np.polyfit(x, y, 2) # 根據當前 wp 坐標與曲線方程計算目前曲率 curvature = np.absolute(2 * curve[0]) / ((1 + (2 * curve[0] * wp.transform.location.x + curve [1])**2)**1.5)當前坡度計算： # 從當前 wp 到車道終點的 waypoint list 取出下一個 wp wp_next = wps_front [0] # 依據坡度公式計算 slop ratio slop = (wp_next .transform.location.z - wp.transform.location.z) / ((wp_next .transform.location.x - wp.transform.location.x)**2 + (wp_next .transform.location.y - wp.transform.location.y)**2)**0.5 * 100參考資料： https://github.com/georgesung/advanced_lane_detection/blob/master/line_fit.py https://x-engineer.org/road-slope-gradient-force/ 上一篇： 建築樂園 x HIGH5 ▶ 新北中和環球 -【親子遊記】 下一篇： GNSS NMEA 處理 -【C 語言學習筆記】 相關 |
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