这段代码 def generate_trigger(): trigger_bp = world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger报错 trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent',请帮我修改,保证仍然使用world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle")

时间: 2024-03-24 14:41:15 浏览: 19
由于 `sensor.other.obstacle` 蓝图类型是 `ServerSideSensor`,它没有 `set_box_extent` 方法,因此您需要使用另一种方法来设置触发器的范围。 对于 `sensor.other.obstacle` 传感器类型,您可以使用 `set_attribute` 方法来设置触发器的 `distance` 属性,该属性控制触发器的半径范围。以下是示例代码: ```python import carla # 获取仿真世界和蓝图库 client = carla.Client('localhost', 2000) client.set_timeout(10.0) world = client.get_world() blueprint_library = world.get_blueprint_library() # 获取传感器蓝图 sensor_blueprint = blueprint_library.find('sensor.other.obstacle') # 设置传感器属性 sensor_transform = carla.Transform(carla.Location(x=1.5, z=2.4)) sensor = world.spawn_actor(sensor_blueprint, sensor_transform) sensor_tick = 0.05 sensor.listen(lambda data: process_obstacle_data(data)) # 设置触发器属性 distance = 5.0 sensor.set_attribute('distance', f'{distance}') # 运行仿真 world.tick() ``` 在这段代码中,我们使用 `blueprint_library` 对象查找 `sensor.other.obstacle` 蓝图,用于生成障碍物传感器。然后,我们使用 `world.spawn_actor` 方法在仿真环境中生成传感器对象,并设置它们的相关属性。最后,我们使用 `set_attribute` 方法来设置传感器的 `distance` 属性,从而控制触发器的半径范围。请注意,您需要将 `process_obstacle_data` 函数定义为回调函数,以便接收传感器的数据并进行处理。

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具体代码为startpoint =carla.Location(x= 44.42400879,y= 7.18429443,z= 0.27530716) endpoint = carla.Location(x= 209.9933594, y= 9.80837036, z= 0.27530716) # 生成NPC车辆 def generate_npc_vehicle(): global blueprint global transform blueprint = world.get_blueprint_library().find("vehicle.tesla.model3") color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') transform = carla.Transform(startpoint) NPC = world.spawn_actor(blueprint, transform) # 已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) return NPC def destroy_npc_vehicle(a): a.destroy() # 触发器事件 def on_trigger_begin_overlap(other_actor): global NPC if isinstance(other_actor, carla.Vehicle) and other_actor == NPC: destroy_npc_vehicle(NPC) NPC = generate_npc_vehicle() # 生成触发器 def generate_trigger(): trigger_bp =world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.box_extent = carla.Vector3D(1.0,0.1, 0) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam NPC = generate_npc_vehicle() trigger = generate_trigger()

这段代码 def generate_npc(): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) # if blueprint.has_attribute('driver_id'): # driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) # blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') start_point =carla.Location(x=npc_startpoints[i][0], y=npc_startpoints[i][1], z=npc_startpoints[i][2]) end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation(yaw=0)) #0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 carla.Rotation() 中,参数 yaw 表示偏航角度,即车辆或物体相对于地图坐标系(东北天)的旋转角度,以度为单位。0度表示车辆或物体朝向东方,180度表示车辆或物体朝向西方。 target_location = carla.Transform(end_point, carla.Rotation(yaw=180)) # 创建目标Transform对象 # print('aaaaa') #--- NPC =world.spawn_actor(blueprint, transform) #已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) # 设置Vehicle的位置和朝向 NPC.set_transform(target_location) return NPC global NPC NPC = generate_npc() global blueprint global transform def reset_npc(): NPC.destroy() NPC=generate_npc()报错 ^ SyntaxError: name 'NPC' is assigned to before global declaration

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

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