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Carla中如何用创建激光雷达进行仿真?

8月前浏览349

大家好,我是李慢慢。

这篇文章简单探索下Carla中激光雷达的仿真方法。通过本文,可以帮助您了解下Carla中激光雷达的建模过程,熟悉激光雷达的参数设置,并查看雷达的输出点云效果。

本文参考官方教程链接如下:

https://carla.readthedocs.io/en/latest/ref_sensors/#lidar-sensor


官方对激光雷达(本文仅探索下旋转激光雷达)的介绍如下。

这个旋转式激光雷达的属性定义如下:

激光雷达输出数据属性:


介绍完参考内容。以下开始搞事情。

1、启动Carla服务器

2、创建客户端

3、客户端中创建主车

4、主车上创建激光雷达

5、获得激光雷达的输出


1、Carla启动服务器。

双击Carla图标打开Carla的服务器端界面(windows版,0.9.13版本),启动后的界面如下:


2、创建客户端


client = carla.Client('localhost', 2000)


3、创建主车:












my_world = client.get_world()# 获取当前世界中的蓝图库blueprint_library = my_world.get_blueprint_library()# 从蓝图库中筛选出来特斯拉的‘model3’ 这个车车bp = blueprint_library.filter('model3')[0]# 从地图中选择一个生成点spawn_point = my_world.get_map().get_spawn_points()[0]# 利用车辆蓝图和地图生成点,创建车辆vehicle_ego = my_world.spawn_actor(bp, spawn_point)# 设置车辆为自动驾驶模式vehicle_ego.set_autopilot(True)


4、在主车上创建激光雷达:











lidar_bp = my_world.get_blueprint_library().find('sensor.lidar.ray_cast')  # 获得激光雷达蓝图lidar_bp.set_attribute('range''100')  # 设置激光雷达属性:探测距离lidar_bp.set_attribute('upper_fov''30')  # 设置激光雷达属性:fov上边界lidar_bp.set_attribute('lower_fov''-30')  # 设置激光雷达属性:fov下边界lidar_bp.set_attribute('horizontal_fov''360')  # 设置激光雷达属性:水平fov角度lidar_bp.set_attribute('channels''32')  # 设置激光雷达属性:多少线束lidar_bp.set_attribute('rotation_frequency''60')  # 设置激光雷达属性:旋转频率
lidar_transform = carla.Transform(carla.Location(x=0, y=0, z=2.4))  # 位置my_lidar = my_world.spawn_actor(lidar_bp, lidar_transform, attach_to=vehicle_ego)


5、获得激光雷达的输出:





















def update_lidar_image(image):disp_size = window_sizelidar_range = 2.0 * float(lidar_bp.get_attribute("range"))points = np.frombuffer(image.raw_data, dtype=np.dtype('f4'))points = np.reshape(points, (int(points.shape[0] / 4), 4))lidar_data = np.array(points[:, :2])lidar_data *= min(disp_size) / lidar_rangelidar_data += (0.5 * disp_size[0], 0.5 * disp_size[1])lidar_data = np.fabs(lidar_data)  # pylint: disable=E1111lidar_data = lidar_data.astype(np.int32)lidar_data = np.reshape(lidar_data, (-1, 2))lidar_img_size = (disp_size[0], disp_size[1], 3)lidar_img = np.zeros((lidar_img_size), dtype=np.uint8)lidar_img[tuple(lidar_data.T)] = (255, 255, 255)    #surface = pygame.surfarray.make_surface(lidar_img)my_display.blit(surface, (0, 0))  # 更新图像到pygame窗口    #
my_lidar.listen(update_lidar_image)


最后来看下效果:


本文就简单介绍到这里。

更多精彩内容将在后续继续研究。

需要代码的可以在后台联系我哦。

本文完。


来源:车路漫漫
ACT自动驾驶
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-12-10
最近编辑:8月前
李慢慢
硕士 自动驾驶仿真工程师一枚
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作者| 11号线人封面| 电影《千王1991》外人眼中的跳槽频繁,当事人眼中的四处漂泊,没有人比战乱中的人民更渴望和平,也没有人比流浪半生的智驾人更珍惜稳定。这是公众 号第一篇关于人情冷暖主题的文章,一篇为跳槽频繁智驾人发声的口水文 。 智驾开始退潮时,所有涨潮时激起的浪花都成了原罪,而退潮后裸泳的智驾公司成了众矢之的。投资人吐槽智驾公司高管们只会烧钱不懂赚钱;客户批评智驾产品(环卫、小巴、快递小车、等特定场景的L4产品)好看但不咋实用;HR抱怨智驾从业人员跳槽频繁不够稳定、鱼目混珠眼高手低……作为一名该行业非计算机背景的大头兵,对于大部分吐槽、批评、抱怨,我都感同身受,但唯独一点不敢苟同:智驾从业人员普遍跳槽频繁不够稳定。我的三位好友大龙、二虎和三牛,在今年陆续遭遇过被求职公司嫌弃“不稳定”的经历,而他们跳槽频繁的原因也非常具有代表性,不能说代表99%,但至少也能代表90%智驾人频繁跳槽的原因。大龙,因转行而跳槽频繁大龙受父辈影响,2009年读大学时选择了化学专业,2016年硕士毕业时,化学专业被社会群嘲为“四大天坑”专业之一,大龙在毕业时心智已开,当机决定出走化工,择良木而栖。得益于名校应届生的优势,大龙最终登上了蓬勃发展汽车行业的船,成为主机厂一名发动机辅料工程师,工作职责是为发动机匹配到最合适的润滑油,最核心的工作内容就是审核供应商的油料试验报告。虽是主机厂里的化工岗位,但是薪资待遇却比进入化工行业的同学高出接近一倍,大龙甚是满意。但让大龙更加满意的是,这个岗位工程变更少、售后问题少,极少有机会参与到主机厂各部门间的扯皮和内卷。如果没有如果,大龙会在这个岗位兢兢业业干到退休。但在2017年之后,电动化成为汽车行业的主流审美,按照这种审美,大龙这个岗位将越来越边缘直至消失,焦虑和不安开始笼罩大龙,某个微醺的深夜,大龙立下五年行动计划:成为智能网联时代一名不会被抛弃的工程师。基于自身条件,大龙首先将目标瞄准在了测试工程师。而后的一年,大龙学习Python,学习测试工具使用,学习控制器通用测试方法,学习主机厂测试流程,学习控制器的基本原理,一年后的2019年初,大龙觉得时机成熟,开始了简历投递,而这次相中大龙的竟是科技范更足的智驾企业。这完全打开了大龙的另一扇门,激光雷达、毫米波雷达、摄像头、Xavier,全是大龙未曾接触的新事物,陶醉、学习、成长,这是大龙成为测试工程师半年内的真实写照,但渐渐大龙发现,这是一个吃青春饭的岗位,高强度出差+时常两班倒的工作方式,让这个岗位的平均年龄越来越小,对于已经成家的大龙来说,这貌似不是长久之计。经过挣扎、思考后,大龙将五年计划第二个岗位目标定在和自己经常打交道的智驾产品经理岗位上,意图取而代之。而借助测试工作的便利性,大龙开始深入了解传感器产品的工作原理,智驾产品的功能定义,并恶补产品经理所需的基础知识。经过近一年的通宵达旦,在2020年下半年,大龙再次走入求职市场,而得益于智驾市场的火热,大龙顺利拿到了一家初创智驾公司产品经理的岗位。想象是美好的,现实是残酷的。初创公司全靠买,所以大龙的主要工作就变成了选型。项目上需要200M像素内成像更好的摄像头,大龙吭哧吭哧的找供应商联系方式、约供应商来交流、拿样品测试、给领导汇报选型结果。这也是产品经理工作的一部分,但不应是全部。按照这种发展,五年行动计划后大龙还是没有办法建立一定的竞争壁垒,成为一名不会被淘汰的工程师。为了朝着自己的终极目标努力,大龙将下一个岗位目标定为系统工程师。同样借助产品经理岗位的优势,大龙在和供应商交流时有意识的白嫖技术细节,在和开发同事开会时更多询问细节。那时的智驾行业真是火热和宽容,学成之后的大龙,不费吹灰之力又找到一份系统工程师的岗位,当然也是初创公司。这一次大龙知道这是自己愿意耕耘一辈子的方向。五年四次跳槽,这是大龙为了寻找“真爱”而付出的努力,结果这种努力在今天被很多公司的HR看成“不稳定”,只有大龙心中知道自己是多么渴望“稳定”。二虎,因判断失误而跳槽频繁二虎没有父辈指导,自己误打误撞选择了车辆工程专业,一路读到硕士毕业,2018年毕业后名正言顺进入到主机厂,成为了一名负责底盘转向控制器的工程师。入职后的前两年时间二虎对工作职责和工作氛围都非常满意,常常周末还去带薪加班,那时科室内很少见人离职,人人表现出一副将牢底坐穿的决心。转折点出现在2020年,那一年受疫情影响,二虎所在主机厂开始降本增效,第一刀降本砍向了普通工程师的绩效工资,第二刀增效砍向了普通工程师的加班时长。二刀下去,二虎收入锐减、加班骤升。虽然和公司同甘共苦是打工人应有的基本素养,但人为刀俎我为鱼肉的无力反抗感让二虎非常失落。痛定思痛,二虎决定趁着年轻去外面闯一闯,逐步建立自己的竞争壁垒。没过多久,二虎就被一家做滑板底盘的创业公司远大前景所吸引,并在2020年年底成为其中的一名系统工程师。但入职一个月后,二虎发现这个岗位是披着羊皮的狼,挂着系统工程师的头衔却干着项目经理的工作。二虎因个人原因在主机厂里最讨厌的群体就是项目经理,而他也坚决拒绝成为这个群体的一员,但现在离职又会违背自己入职时定下的专心干三年的承诺,经过内心世界反复的极限拉扯后,二虎最终还是在三个月后结束这段恋情,并迅速展开了一段与做无人配送初创公司的恋情,岗位也变成了更高大上的自动驾驶系统工程师。在这里,二虎找到了工作的乐趣,楼下是爱笑的行政小姐姐,楼上是配合默契的开发团队。这种乐趣持续了一年多,直到2021年初春一个小雨绵绵的下午,那天,二虎久未联系但又念念不忘的老同事桂花发来消息:虎哥,我在某主机厂的软件中心,这里在大量招人,最近看机会吗,可以帮你内推。二虎想起了和桂花一起喝奶茶的快乐时光,略加思考后回复:晚上回去更新简历。二虎面试的是智驾系统工程师岗位,过程无比顺利,除了被HR压了一点工资,其他堪称完美。但入职二周后的一次科室会上,领导在会上宣布:智驾业务被集团划到其他子公司做,我们科室后面承接网联系统的工作。二虎虽然懵了,但他依旧清晰地知道,踏入智驾领域的这只脚无论如何也不能退回去,就这样,入职二周后的二虎,简历都不用更新,直接又投了起来。2021年火爆的智驾市场,让二虎轻而易举地又回到智驾这个赛道。五年五份工作经历,有两份加起来工作不满四个月,智驾给了二虎腾云驾雾的机会,也在二虎的背上留下二道伤疤,而这二道伤疤也被部分公司HR吐槽为“不稳定”,HR无法从伤疤中读出:退隐的刀客最珍惜“稳定”。三牛,因命途多舛而频繁跳槽三牛是个海龟,2014年本科毕业后出国,2017年从德国学成归来,归来之后直接进入到一家大型国企做算法工程师,但由于受不了繁琐流程及繁多汇报,三牛愤而辞职,而这也拉开了他踩坑的经历。从2018年到2023年,三牛先后经历Roadstar.AI、恒大汽车、爱驰汽车,最冷漠的编剧都不敢这么写。其实在恒大汽车和爱驰汽车之间,三牛是在一家稳定有爱的公司,但中间组织架构调整,三牛的领导离职了,新领导觉得三牛是上任领导的人,百般刁难,这才有了投奔爱驰的经历。其实我也没太看懂三牛的操作,也许是国外待过,看待企业的方式不一样了;也许本身就是吸渣体质,不经历九九八十一难,找不到“真爱”。但结果就是六年五份工作经历,再次投递简历后就成为HR眼中的“不稳定”分子。写在最后基于我身边狐朋狗 友的粗略统计,上述三类人跳槽原因基本上也是智驾行业内90%智驾人跳槽频繁的原因,还剩10%的智驾人是什么原因呢,一部分就是最近自媒体批评比较厉害的那部分为了高薪资而无节操频繁跳槽的智驾人。也正是这种批评,让行业内产生一种错觉:跳槽经历频繁的智驾人随时会为了更高薪资而再次跳槽,属于极不稳定的人群。这种观点对90%频繁跳槽的智驾人是不公平的,他们为了在智驾这个赛道活下来、活得久,使出浑身解数。而智驾作为一个全新的赛道,很多公司创始人都不一定看得明白,更何况一名普通的打工人,而普通人试错的代价就是导致跳槽频繁。他们从传统领域一脚踏上智驾贼船,为何不能解读为一种勇气;他们在贼船遭遇暴风雨时又不言放弃,为何能解读为一种坚毅。每一个在智驾领域有过雨打浮萍的经历的智驾人,无不渴望有一个安稳的“家”。公司真有心招人,何不花个宝贵的十分钟来了解下应聘者跳槽频繁背后的隐情,而不是让什么都不懂的猎头传话:这家公司对稳定性要求比较高。昨晚去超市买榴莲,我说姐您帮我挑一个,姐挑了一个问我怎么样,我说这长的怎么奇形怪状,姐笑着说:别看它长得不咋地,但是它出肉。结果如姐说的一样,不仅皮薄而且肉多。呼吁各家别再以跳槽是否频繁判断求职者的稳定性,这和以貌取人没什么区别。初心 | 记录生而为人的证据,分享工农阶层原创作品,聚焦智能网联与人情冷暖。声明 | 本文部分文字及图片资料取自网络,如有侵权,请联系平台进行修改或删除;文章属于作者本人,仅代表个人观点,不代表平台立场,如有不妥,也请联系平台修改或删除;本文不作任何商业用途。原文完。来源:车路漫漫

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