解决CarlaUE5在Ubuntu 22.04中的类型信息链接错误问题
问题背景
在Ubuntu 22.04系统上构建CarlaUE5项目时,开发者可能会遇到一系列与类型信息(typeinfo)相关的链接错误。这些错误表现为链接器无法找到Unreal Engine核心类的类型信息符号,包括AController、AActor、UObject、USceneComponent等基础类。
错误表现
构建过程中,链接器会报告类似以下的错误信息:
ld.lld: error: undefined symbol: typeinfo for AController
ld.lld: error: undefined symbol: typeinfo for AActor
ld.lld: error: undefined symbol: typeinfo for USceneComponent
这些错误表明在最终链接阶段,编译器生成的类型信息(RTTI)无法被正确解析和链接。这类问题通常与构建环境配置、代码版本不一致或构建缓存问题有关。
根本原因分析
-
版本不匹配:CarlaUE5项目与其依赖的Unreal Engine版本可能存在不兼容情况,特别是在使用不同分支或提交版本时。
-
构建缓存污染:之前的构建尝试可能留下了不完整的中间文件,影响了后续的构建过程。
-
环境配置问题:系统环境变量或构建工具链配置可能存在问题,导致链接器无法正确解析Unreal Engine的核心符号。
解决方案
方法一:更新代码到最新版本
- 确保使用Carla项目的ue5-dev分支
- 确保使用Carla UE5 fork的ue5-dev-carla分支
- 执行git pull获取最新代码
方法二:清理并重新构建
- 删除项目中的Build文件夹
- 重新运行CarlaSetup.sh脚本
- 该脚本会自动更新文件并重新编译整个项目
方法三:完整环境重置
- 完全删除项目目录
- 重新克隆仓库
- 按照官方文档重新设置构建环境
- 执行完整构建流程
预防措施
-
定期更新代码:保持项目代码与依赖的Unreal Engine版本同步更新。
-
使用干净的构建环境:在重大更改后,考虑清理构建缓存。
-
文档记录:记录成功的构建环境配置,便于后续复现。
技术深入
这类链接错误本质上是因为C++的运行时类型信息(RTTI)系统在链接阶段无法找到相关类的类型信息。在Unreal Engine的构建系统中,这些类型信息通常由UHT(Unreal Header Tool)生成并确保在链接时可用。
当出现这类问题时,表明构建系统中的某个环节没有正确处理这些类型信息的生成和链接。通过更新代码和清理构建环境,可以确保构建系统重新生成所有必要的中间文件,包括正确的类型信息。
结论
在Ubuntu系统上构建CarlaUE5时遇到类型信息链接错误,通常可以通过更新代码到最新版本并执行完整清理重建来解决。这确保了所有构建中间文件都是基于最新代码生成的,避免了版本不一致或缓存污染导致的问题。对于Unreal Engine项目开发,保持构建环境的清洁和代码的同步更新是预防此类问题的有效方法。
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。C091
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