CARLA模拟器构建过程中Boost库下载问题的解决方案
2025-05-18 02:09:21作者:裘旻烁
问题背景
在使用CARLA模拟器进行开发时,许多用户在构建PythonAPI或启动UE4版本的CARLA时遇到了一个常见错误。错误信息显示在解压Boost库时出现"gzip: stdin: not in gzip format"的问题,导致构建过程失败。
错误现象
用户在运行make PythonAPI或相关构建命令时,终端会显示以下关键错误信息:
Setup.sh: Extracting boost for Python 3.
gzip: stdin: not in gzip format
tar: Child returned status 1
tar: Error is not recoverable: exiting now
make: *** [Util/BuildTools/Linux.mk:142: setup] Error 2
问题根源分析
这个问题的根本原因是CARLA构建脚本中默认的Boost库下载地址发生了变化。原本的下载链接boostorg.jfrog.io可能已经失效或者返回了错误的HTML内容而非预期的gzip压缩包。当构建系统尝试解压这个实际上不是gzip格式的文件时,就会报出上述错误。
解决方案
经过CARLA开发者社区的验证,可以通过修改构建脚本中的Boost库下载地址来解决此问题:
- 定位到CARLA源代码目录下的
Util/BuildTools/Setup.sh文件 - 找到大约第94行的Boost下载命令
- 将原有的下载地址:
修改为:wget "https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/${BOOST_VERSION}/source/${BOOST_PACKAGE_BASENAME}.tar.gz" || truewget "https://archives.boost.io/release/${BOOST_VERSION}/source/${BOOST_PACKAGE_BASENAME}.tar.gz" || true
额外建议
为了确保修改后的构建过程顺利进行,建议在修改脚本后执行以下步骤:
- 清理之前的构建缓存:删除
build/目录下的所有缓存文件 - 重新运行构建命令:
make PythonAPI
技术原理
Boost是一个广泛使用的C++库集合,CARLA模拟器依赖它来实现部分核心功能。构建系统会在初始化阶段自动下载并编译Boost库。当下载源出现问题时,获取到的不是预期的压缩包而是HTML错误页面,导致解压失败。修改为有效的下载地址后,构建过程就能正常获取所需的依赖库。
预防措施
对于开源项目的依赖管理,建议:
- 定期检查项目文档中关于依赖管理的说明
- 关注项目社区的更新公告
- 对于关键依赖,考虑在本地维护备份
- 在CI/CD流程中加入依赖下载的验证步骤
这个问题展示了开源项目依赖管理中的一个常见挑战——外部资源的变化可能导致构建失败。通过社区协作和及时更新,这类问题通常能够得到快速解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.53 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
440
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19