trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'

时间: 2024-03-31 10:36:23 浏览: 169
这错误是因为在 `ServerSideSensor` 类中并没有定义 `set_box_extent` 方法,而您的代码中却调用了这个方法。 如果您的目的是设置传感器的触发器尺寸,可以尝试使用其他的方法或属性来实现。例如,如果您使用的是 `SemanticLidarSensor`,可以使用 `channels` 属性来设置传感器的通道数量,从而间接地影响触发器的尺寸。如果您使用的是其他类型的传感器,可以查看该传感器的文档,查看是否有类似的属性或方法可供使用。 如果您仍然需要设置触发器的尺寸,您可以考虑继承 `ServerSideSensor` 类并添加自己的方法来实现这个功能。
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如何解决trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'这个问题

这个错误的意思是在ServerSideSensor对象中没有名为"set_box_extent"的属性。这个方法可能是在其他类中定义的,所以需要确认一下该方法是在哪个类中定义的。如果是在其他类中定义的,你需要先创建一个该类的实例,然后再调用该方法。如果你无法找到该方法所在的类,那么可能需要重新考虑你的代码逻辑,或者使用其他可用的方法来实现你的需求。

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()

根据代码,这是一个使用Carla仿真器生成NPC车辆的代码段。首先定义了起点和终点的坐标,然后定义了生成NPC车辆的函数generate_npc_vehicle(),函数内部选择了蓝图为"vehicle.tesla.model3"的车辆,设置了车辆的颜色和角色名称等属性,然后使用spawn_actor()函数生成车辆对象,将车辆设置为自动驾驶模式,并启动车辆的控制。还定义了一个销毁NPC车辆的函数destroy_npc_vehicle()。接着,定义了一个触发器事件on_trigger_begin_overlap(),当NPC车辆进入触发器范围内时,销毁当前NPC车辆并生成新的NPC车辆。最后,定义了生成触发器的函数generate_trigger(),使用spawn_actor()函数生成触发器对象,并设置触发器的位置、大小等属性,以及监听触发器事件。最后,调用generate_npc_vehicle()和generate_trigger()函数生成NPC车辆和触发器对象。
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f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

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