Carla Client 생성 및 Vehicle 제어
이번 시간에는 Carla 시뮬레이터에서 Python 코드를 사용하여 client를 생성하고 vehicle을 생성하는 방법을 단계별로 살펴보겠다. 다음의 예제를 기반으로 각 명령어의 의미와 초기 build 과정, 그리고 GlobalRoutePlanner의 활용법에 대해 자세히 알아보자.
1. Carla Client 생성 및 Vehicle 배치
Python
import carla
# Carla client 생성
client = carla.Client('host ip', 2000)
world = client.get_world()
# 맵에서 vehicle의 spawn point 가져오기
spawn_points = world.get_map().get_spawn_points()
# firetruck blueprint 가져오기
vehicle_bp = world.get_blueprint_library().filter("firetruck*")
# 첫 번째 spawn point에 firetruck 배치
start_point = spawn_points[0]
vehicle = world.try_spawn_actor(vehicle_bp[0], start_point)
2. Vehicle 위치 확인 및 이동
Python
# 맵에서 vehicle의 위치 정보 가져오기
vehicle_pos = vehicle.get_transform()
print(vehicle_pos) Transform(Location(x=-64.644844, y=24.471968, z=-0.001595), Rotation(pitch=0.000020, yaw=0.159199, roll=0.000936))
# 초기 spawn point 정보 출력 (0.6m 높이)
print(start_point) Transform(Location(x=-64.644844, y=24.471010, z=0.600000), Rotation(pitch=0.000000, yaw=0.159198, roll=0.000000))
# Autopilot 모드 활성화
vehicle.set_autopilot(True)
# Autopilot 모드 주행 후 vehicle 위치 정보 가져오기 (달라졌음을 확인할 수 있다)
vehicle_pos = vehicle.get_transform()
print(vehicle_pos)
Transform(Location(x=-23.173193, y=13.119796, z=-0.003491), Rotation(pitch=-0.021877, yaw=-179.830887, roll=-0.000244))
3. 맵 정보 획득 및 Topology 분석
Python
# 맵 정보 가져오기
town_map = world.get_map()
# 맵 타입 확인
type(town_map) carla.libcarla.Map
# 맵 정보 출력 (예: Carla/Maps/Town10HD_Opt)
print(town_map) Map(name=Carla/Maps/Town10HD_Opt)
# 도로 정보 (waypoint 쌍) 가져오기
roads = town_map.get_topology()
print(roads) [(<carla.libcarla.Waypoint object at 0x7f55680f70f0>, <carla.libcarla.Waypoint object at 0x7f55680f7150>), ...,]
# waypoint 정보 확인 (transform 정보 포함)
print(roads[0][0])
Waypoint(Transform(Location(x=-27.017662, y=66.214005, z=0.000000), Rotation(pitch=0.000000, yaw=-179.926727, roll=0.000000)))
4. GlobalRoutePlanner를 활용한 경로 계획 및 시각화
Python
import sys
sys.path.append('/opt/carla-simulator/PythonAPI/carla')
from agents.navigation.global_route_planner import GlobalRoutePlanner
# GlobalRoutePlanner 초기화 (sampling_resolution = 2)
sampling_resolution = 2
grp = GlobalRoutePlanner(town_map, sampling_resolution)
# 시작 지점 (point_a) 및 목표 지점 (point_b) 설정
point_a = carla.Location(x=-64.644844, y=24.471010, z=0.600000)
point_b = carla.Location(x=-113.903656, y=14.422489, z=-0.003719)
# GlobalRoutePlanner를 사용하여 경로 생성
route = grp.trace_route(point_a, point_b)
# 생성된 경로를 시뮬레이터에 시각화
for waypoint in route:
world.debug.draw_string(waypoint[0].transform.location, '^'
draw_shadow=False,
color=carla.Color(r=0, g=0, b=255),
life_time=120.0,
persistent_lines=True)
5. Vehicle 제거
Python
# 시뮬레이터에서 vehicle 및 sensor 제거
for actor in world.get_actors().filter('*vehicle*'):
actor.destroy()
for sensor in world.get_actors().filter('*sensor*'):
sensor.destroy()
초기 Build 과정:
Carla Client를 생성하고 Vehicle을 배치하는 초기 build 과정은 다음과 같다.
carla.Client를 사용하여 Carla 시뮬레이터에 연결한다.
(여기서 host ip는 상황에 따라 localhost이거나 달라질 수 있다.(이전글 참조))client.get_world()를 사용하여 현재 시뮬레이션 world를 가져온다.world.get_map().get_spawn_points()를 사용하여 맵에서 사용 가능한 spawn point들을 가져온다.world.get_blueprint_library().filter()를 사용하여 원하는 vehicle의 blueprint를 가져온다.world.try_spawn_actor()를 사용하여 spawn point에 vehicle을 배치한다.
 |
| spawn firetruck |
GlobalRoutePlanner:
GlobalRoutePlanner는 Carla 시뮬레이터에서 경로 계획을 위한 유용한 도구이다.
GlobalRoutePlanner클래스를 초기화한다. 이때sampling_resolution매개변수를 사용하여 경로 생성 시 샘플링 해상도를 조절할 수 있다.trace_route()함수를 사용하여 시작 지점과 목표 지점 사이의 경로를 생성한다.- 생성된 경로는 waypoint들의 리스트로 반환된다. 각 waypoint는
transform정보를 포함하고 있어 위치, 회전 정보를 쉽게 활용할 수 있다.
(잘 보이지 않지만 '^' 모양의 waypoint들이 생성된 것을 확인할 수 있다)
결론:
이번 포스팅에서는 Carla 시뮬레이터에서 Python 코드를 사용하여 client를 생성하고 vehicle을 생성하는 방법을 살펴보았다. 초기 build 과정과 GlobalRoutePlanner를 활용한 경로 계획 및 시각화 방법을 익힘으로써 Carla 시뮬레이터를 이용한 자율 주행 시뮬레이션 개발에 한 걸음 더 나아갈 수 있다.
추천글:
[Research] Carla 환경 설정 (server: window + client: ubuntu
(https://hyeondev.blogspot.com/2025/01/research-carla-server-window-client.html)
