基于ROS2-CARLA的自动驾驶规控算法仿真

复现开源项目，实现了Carla和ros2环境下Apollo EMplanner的C++版本

控制算法包括：纵向串级PID，横向LQR，横纵向MPC

规划算法包括：参考线平滑，路径DP+QP，速度DP+QP

在此基础上进行了代码检查和改进优化，对动态障碍物及静态障碍物分别进行了测试

环境配置

本项目使用Windows系统+WSL2(Ubuntu20.04).其中Carla软件装在Windows下，其余代码全部在Ubuntu系统下，运行时通过Carla和ROS2远程通信联合仿真

硬件需要6GB以上显存的独立显卡 + 200GB硬盘空间

PS：使用Windows系统+WSL2是本人迫不得已，最好是Carla也装在Ubuntu20.04系统中，避免双系统通讯问题

Ubuntu20.04
ros2-foxy
Carla-0.9.13
osqp0.6.3
osqp-eigen0.8.0
matplot++

软件版本最好一致，不然编译容易出问题

编译及运行

决策规划相关源代码在my_planning_and_control这个文件夹里，后续也会在这个文件夹里进行修改

运行案列我是借助的carla_ad_demo(这是carla-ros-bridge里自带的案例)，在它的场景里运行自己规控算法

colcon build
. install/setup.bash
ros2 launch carla_ad_demo carla_ad_demo.launch.py
(windows + ubuntu 情况下： ros2 launch carla_ad_demo carla_ad_demo.launch.py host:=172.xx.xxx.x)

实现效果

参见B站视频

参考链接

Ubuntu20.04安装Carla

Windows从源码编译Carla0.9.13

ROS Bridge for ROS 2

WSL2 && carla-win11跨系统通讯

二次规划osqp库

致谢

感谢B站UP主忠厚老实的老王关于自动驾驶决策规划系列课程

感谢项目原作者的无私开源

感谢本项目用到所有开源系统、框架、求解库的作者