CARLA模拟器:如何打包自定义地图的技术指南
2025-05-19 08:37:22作者:卓炯娓
概述
在CARLA自动驾驶模拟器中,开发者经常需要创建和使用自定义地图。本文将详细介绍如何在CARLA 0.9.15版本中正确打包包含自定义地图的完整项目包,以及相关的技术细节和注意事项。
自定义地图打包流程
基础打包方法
- 地图导入:首先将RoadRunner创建的自定义地图放入Import文件夹
- 单独打包:使用
make import ARGS="--package=map_name"
命令导入地图 - 生成包:执行
make package ARGS="--package=map_name"
生成仅包含该地图的包
完整项目打包
当需要将自定义地图包含在完整项目包中时,需要特别注意:
- 修改打包设置:必须将自定义地图添加到CARLA的打包配置文件中
- 配置文件位置:
/Content/Carla/Config/AdditionalMaps.Package.json
- 配置格式:采用JSON格式指定地图路径和名称
高级配置详解
配置文件结构
完整的打包配置文件包含两个主要部分:
{
"maps": [
{
"path": "/Game/map_package/Maps/cusMap",
"name": "cusMap",
"use_carla_materials": true
}
],
"props": []
}
- maps:定义所有需要包含的地图
- path:地图在项目中的路径
- name:地图显示名称
- use_carla_materials:是否使用CARLA默认材质
- props:可包含额外的道具和资产
复杂地图处理
对于包含多个子级别的大型地图(如Town06_Opt),需要在配置文件中分别列出每个子级别:
- 主地图文件
- 各个子级别文件
- 相关资产引用
这种结构确保了所有依赖项都能正确打包,避免引用丢失的问题。
跨平台使用注意事项
当需要在不同计算机间迁移自定义地图时:
- 确保所有引用的资产路径一致
- 检查材质和纹理引用是否完整
- 验证蓝图和特殊元素的兼容性
最佳实践建议
- 版本控制:保持CARLA版本和自定义地图工具的版本一致
- 测试验证:打包后应在目标环境中进行全面测试
- 文档记录:详细记录地图配置和依赖关系
- 模块化设计:复杂地图建议采用子级别方式组织
通过遵循这些指南,开发者可以高效地在CARLA项目中集成和使用自定义地图,为自动驾驶算法的开发和测试提供更灵活的环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

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
7
0

🎉 (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
878
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
349
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60