CARLA Simulator 설치

GitHub - carla-simulator/carla: Open-source simulator for autonomous driving research.

Open-source simulator for autonomous driving research. - carla-simulator/carla

github.com

https://carla-ue5.readthedocs.io/en/latest/

Recommended System

branch	ue5-dev	ue5devStable0.1
	https://github.com/carla-simulator/carla/tree/ue5-dev	https://github.com/carla-simulator/carla/tree/ue5devStable0.1
OS	Ubuntu 22.04 Windows 11	Ubuntu 20.04
CPU	Intel i7 gen - 11th Intel i9 gen 9th - 11th AMD Ryzen 7 AMD Ryzen 9	Intel i7 gen - 11th Intel i9 gen 9th - 11th AMD Ryzen 7 AMD Ryzen 9
GPU	NVIDIA RTX 3070 / 3080 / 3090 NVIDIA RTX 4090 ↑	NVIDIA RTX 3070 / 3080 / 3090 NVIDIA RTX 4090
RAM	+32 GB	+32 GB
Unreal Enginee	v5.5	v4
Storage	+ 130 GB	+ 130 GB
Release	0.10.0

Generate Github Token

Github Token 발급하기

개요초기 세팅 단계에서 `git clone`이나 `git pull`을 하는 경우 username과 password를 묻는 경우가 있다.하지만 더이상 패스워드 인증은 불가하며 토큰 발급을 해주어야 한다.Username for 'https://github.com': P

sohee-zoe.tistory.com

Link Github account to Epic Games

https://www.unrealengine.com/en-US/ue-on-github 에 접속하여 에픽게임즈 계정과 깃허브 계정을 연결한다.

Join Epic Games Organization

https://github.com/settings/organizations 또는 https://github.com/EpicGames 에 접속하여 Epic Game Organization 초대에 수락한다.

Building CARLA with Unreal Engine 5.5

CARLA fork of Unreal Engine 5.5

`ue5-dev` branch를 클론한다.

git clone -b ue5-dev https://github.com/carla-simulator/carla.git CarlaUE5
cd CarlaUE5

Virtual Environment Using UV

uv로 가상환경을 만든다.

uv init
uv venv --python=3.12
source .venv/bin/activate

uv add pip setuptools wheel
uv add -r requirements.txt

Building in Linux

`--python-root` argment로 uv 가상환경을 연결해준다. 이때 `/python3` suffix를 제거하고 입력한다.

이때, Github의 Username과 Password를 묻는다. Password에 생성한 Token을 입력한다.

./CarlaSetup.sh --interactive \
    --python-root=.venv/bin

인증 오류가 발생한다면, 1) Epic Games에서 Github 계정 연동을 했는지, 2) Epic Games의 Github Organization 초대 수락을 했는지 확인한다.

실제 빌드 결과

일단 빌드하는데 CPU 점유가 매우 높다.. 가장 최신 버전인 `ue5-dev` branch라서 그런지 빌드 오류도 발생했다..

버전을 낮추거나 도커를 이용하면 될 것 같다.

Rebuilding CARLA

Configure:

cmake -G Ninja -S . -B Build --toolchain=$PWD/CMake/Toolchain.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DENABLE_ROS2=ON

If you intend to target a specific Python installation, you should add both these arguments to the above cmake command: `-DPython_ROOT_DIR=PATH` and `-DPython3_ROOT_DIR=PATH`.

Build:

cmake --build Build

Build and install the Python API:

cmake --build Build --target carla-python-api-install

Launch the editor:

cmake --build Build --target launch

Running CARLA using a Docker container

Install Docker and NVIDIA container toolkit

Running the Docker image with a display:

docker run \
    --runtime=nvidia \
    --net=host \
    --user=$(id -u):$(id -g) \
    --env=DISPLAY=$DISPLAY \
    --env=NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
    --env=NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
    --volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" \
    carlasim/carla:0.10.0 bash CarlaUnreal.sh -nosound

Running the Docker image without display:

docker run \
    --runtime=nvidia \
    --net=host \
    --env=NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
    --env=NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
    carlasim/carla:0.10.0 bash CarlaUnreal.sh -RenderOffScreen -nosound

도커 실행 결과

I'm not a robot