CARLA

ついに動かす時。 そして「最小構成のモデルベース開発事例」の最終回でもある。 CARLAにPID制御を組み込めた。 自動車業界で自動運転以外でもPythonの使いどころは多い。 自動テスト環境の一部とか。 コスト構造を意識すると問題点が見えやすい。 これにより何に対して創意工夫をすれば良いかが分かる。 ご拝読ありがとうございました！

PID制御が弱い場合、PゲインかIゲインを調整するのが一般的。 しかし、今回はそもそも想定周期が異なっていた。 時間の刻み(タイムスタンプ)が明確であれば、前回値との差で時間差が特定できる。 この時間差を積分単位時間としてPIDの演算に組み込むことができる。 (無事、伏線回収！)

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 PID制御の組み込みと、車速の取得ができたので動かす。 PythonAPIを叩きすぎると重くなる。 Sleep関数等を使用して処理の頻度を下げることで回避可能。

CARLAのサンプルのmanual_control.pyに制御を組み込む際はKeyboardControlクラスの_parse_vehicle_keysメソッドあたりに突っ込めば良い。車速はworld.player.get_velocity()で取得可能。ただし、3次元ベクトルで取得されるのでノルムに変換する必要がある

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 今回はとりあえず起動させるところまで。 CARLAはWindows向け環境はある程度揃っている。 とりあえず、動かす場合はmanual_control.pyがお手頃。

オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 今回はPythonAPIについて。 CARLAはPythonAPIを使ってPythonから制御できる。 PythonはDLLを呼び出すことができる。 よって、C言語書かれたPID制御をPythonから利用する場合はDLLにした方が良い。

今回からオープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。 いつもの小芝居でスタート。 オープンソースドライビングシミュレータのCARLA。 自動運転のトレーニング用。 車両だけでなく人も動かせる。