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一种基于Carla模拟器实现智能驾驶的方法 

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申请/专利权人:重庆长安汽车股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于Carla模拟器实现智能驾驶的方法,包括如下步骤:步骤1:基于Carla模拟器,构建地图模型以及自车模型,通过多个节点模块订阅Carla客户端发送的信息,并发布对自车模型的控制信号,实现对自车模型的控制;步骤2:将驾驶策略导入Carla模拟器,根据驾驶策略依次启动多个模块,使自车模型能够按照驾驶策略在地图模型中行驶。本发明以Carla模拟器为基础,不仅能够将仿真系统与智能驾驶系统隔离开,使二者能够各自独立地进行开发和调试,还能通过ros节点进行实时通信;对于智能驾驶系统而言,其各模块相互有信号的依赖,但同样可以独立运行在不同的命令窗口,这无疑提高了系统整体的灵活度以及调试程序、定位问题的效率。

主权项:1.一种基于Carla模拟器实现智能驾驶的方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:基于Carla模拟器,构建地图模型以及自车模型,通过多个节点模块订阅Carla客户端发送的信息,并发布对自车模型的控制信号,实现对自车模型的控制;其中,在自车模型中设置GNSS传感器和IMU传感器,用于获取车辆的经纬度信息和速度加速度信息;通过Carla客户端将地图模型和自车模型分别导入Carla模拟器中,并通过python代码调整自车模型和地图模型的初始位置和朝向;利用python代码通过Carla客户端对地图模型或自车模型进行编辑;步骤2:将驾驶策略导入Carla模拟器,根据驾驶策略依次启动多个模块,使自车模型能够按照驾驶策略在地图模型中行驶;其中,按照顺序依次启动ros模块节点、Carla服务端、Carla客户端后,启动整个智能驾驶仿真系统,ros节点的发布和订阅频率为50Hz;自车在收到相应控制信号后会从初始位置向预设目标点行驶,然后停止;在Carla模拟器中有若干ros节点同时订阅Carla客户端发送的消息,但只有横向控制和纵向控制产生最终的控车信号并进行发布;所述驾驶策略包括神经网络模型或者收集到的行车数据;利用VehicleControl对自车模型下一帧的行驶状态进行控制;利用VehicleControl对自车模型下一帧中的各个控制部件的信号控制;转向由横向控制模块提供输入,油门和刹车信号由纵向模块提供输入;在Carla模拟器的函数接口库中能够直接获取当前地图的拓扑结构;基于地图信息,获取自车模型当前坐标以及目标点坐标,通过AI算法计算出全局最短路径,并能够在当前地图中绘制自车模型从当前位置到目标位置的车道中心线轨迹。

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