CARLAシミュレータの導入
CARLA
近年，研究が急速に進む 自動運転車（Autonomous Car） のシミュレータの一つである CARLA Simulatorの導入に関して解説します． このCARLAはオープンソースとして開発されており， 自動運転車の実現に必須の，LiDAR（Light Detection and Ranging） ，多視点カメラ，深度カメラ などのセンサー群を利用することができます． この他にも，マップの自動生成や，交通シナリオの作成など，シミュレータに必要な要素も含まれています． このCARLAは，Alexey Dosovitskiy 氏らによって開発され， 2017年に Robot Learning の国際会議において，「CARLA: An Open Urban Driving Simulator」というタイトルで論文も発表されています．
CARLAの導入
CARLAの導入はとても簡単で，Githubで公開されているビルドされたパッケージをダウンロードするだけです． 現時点（2019年8月）では，最新版は 0.9.6 ですが，ここでは安定版の 0.8.2 を利用することにします．
ダウンロードしたファイルを解凍すると， CarlaUE4.exe というウィンドウズ用の実行ファイルがあります． これをダブルクリックすると，シミュレータが全画面表示されます（スタンドアロン・モード）． 画面左には，速度(Speed)やギア（Gear）などの情報が表示されていることがわかります．
この画面では，キーボードで車両を操作することができます（操作一覧も参照のこと）． キーボードで操作するのはとても難しく，ぎこちない運転になってしまうので，オートパイロット を試してみると良いです．
| キー | 操作 |
|---|---|
| W | アクセル |
| A | ステアリング（左） |
| S | ブレーキ |
| D | ステアリング（右） |
| Q | ギアチェンジ |
| P | オートパイロット |
Pythonクライアントの接続
Python から，CARLAに接続し，環境をコントロールすることができます． Pythonのバージョン 3.5 の利用が推奨されており，最新の 3.7 ではエラーにより動作しませんでした. また，CARLAは 2000番，2001番，2002番 のポートを利用するため， ファイアウォールの設定を修正して，ポートを空けておく必要があることに注意しましょう． まずは，実行に必要なライブラリを pip コマンドで導入します（ numpy ，pygame などが含まれる）．
% pip install -r PythonClient/requirements.txt
次に，CARLAをサーバとして起動します（サーバ・モード）． 引数に -carla-server を設定すればOKです．
% CarlaUE4.exe -carla-server
それでは，Pythonクライアントを接続します． ここでは，パッケージに含まれている client_example.py を オートパイロット の状態で実行します．
% python client_example.py --autopilot
実行すると，エピソード（走行環境）を切り替えながら， オートパイロットで車両が走行をスタートします．
センサーデータの保存
シミュレータ内でセンサーが取得したデータを保存します． ここでは，RGBカメラ，深度カメラ, LiDAR のデータを出力することにします．
py -3.5 client_example.py --autopilot --lidar --images-to-disk
出力されたデータは _out フォルダに保存されます． RGBカメラと深度カメラは PNG形式， LiDARは PLY形式 となっています． PLY形式のファイルはOnline LIDAR point cloud viewerで可視化できます．
