carla unreal engine源码：如何创建radar可视化探测锥

文章目录

前言
一、C++实现方法
- - 1、DrawDebugCone函数
  - 2、carla工程修改
  - 3、make launch
  - 4、探测锥验证
二、蓝图实现方法
- - 1、创建并打开蓝图
  - 2、打开蓝图事件图表
  - 3、绘制蓝图事件
  - 4、编译再运行

前言

1、在自动驾驶仿真调试以及测试过程中，我们经常会用到雷达的探测锥，能够很直观地看到目标是否在雷达探测范围内。
2、而在unreal engine中可视化探测锥体其实很简单，有两种方法，一种是通过创建蓝图的方法，一种是调用C++函数，这篇文章简单讲一下两种方法的实现。

在这里插入图片描述

一、C++实现方法

1、DrawDebugCone函数

其实就是Unreal engine用于绘制调试锥体的函数；

void DrawDebugCone(const UWorld* InWorld, FVector const& Origin, FVector const& Direction, float Length, float AngleWidth, float AngleHeight, int32 NumSides, FColor const& Color, bool bPersistentLines=false, float LifeTime=-1.f, uint8 DepthPriority = 0, float Thickness = 0.f)

参数名	描述
InWorld	carla当前世界
Origin	探测锥的起始位置
Direction	探测锥的方向
Length	探测锥的长度，即探测的最远距离
AngleWidth	水平FOV`
AngleHeight	垂直FOV`
NumSides	探测射线的数量
Color	探测射线的颜色
bPersistentLines	是否不持久显示
LifeTime	生存周期，-1表示永久存在
Thickness	射线的粗细

2、carla工程修改

1）找到对应路径下的:\unrealengine\carla\Unreal\CarlaUE4\Plugins\Carla\Source\Carla\Sensor\Radar.h，在private加入函数定义void DrawRadarCone();，如下图所示：

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2）找到对应路径下的:\UnrealEngine\carla\Unreal\CarlaUE4\Plugins\Carla\Source\Carla\Sensor\Radar.cpp，将#include "Runtime/Engine/Public/DrawDebugHelpers.h"添加到上方，如下图所示：

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3）找到对应路径下的:\UnrealEngine\carla\Unreal\CarlaUE4\Plugins\Carla\Source\Carla\Sensor\Radar.cpp，将下述代码复制到Radar.cpp的最下方；

void ARadar::DrawRadarCone() {FVector Origin = GetActorLocation(); // 获取雷达位置FVector Direction = GetActorForwardVector(); // 获取雷达前向矢量float Length = Range; // 雷达锥体探测范围float AngleWidth =FMath::DegreesToRadians(HorizontalFOV); // 横向FOV（度数转弧度）float AngleHeight =FMath::DegreesToRadians(VerticalFOV); // 纵向FOV（度数转弧度）int32 NumSides = 100; // 锥体的边数FColor Color = FColor::Yellow;  // 锥体的颜色DrawDebugCone(GetWorld(), Origin, Direction, Length,AngleWidth, AngleHeight,NumSides,Color,false, // 不持久显示-1.0f, // 持续时间（-1 表示不自动移除）0      // 射线的粗细程度);
}

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4）在void ARadar::PostPhysTick(UWorld *World, ELevelTick TickType, float DeltaTime) 函数中加入对DrawRadarCone();的调用，如下图所示：

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3、make launch

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4、探测锥验证

1）需要编写python脚本生成radar，生成radar后会根据实际的fov参数可视化探测锥。

import carla
import random
import timedef set_spectator(carla_world, vehicle):carla_world.get_spectator().set_transform(carla.Transform(vehicle.get_transform().location +carla.Location(z=50), carla.Rotation(pitch=-90)))def main():# 连接到CARLA服务器client = carla.Client('localhost', 2000)client.set_timeout(10.0)# 获取仿真世界world = client.get_world()# 获取蓝图库blueprint_library = world.get_blueprint_library()# 选择车辆蓝图vehicle_bp = blueprint_library.filter('vehicle.*')[0]# 选择一个随机的起始位置spawn_points = world.get_map().get_spawn_points()spawn_point = random.choice(spawn_points)# 生成车辆vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point)set_spectator(world, vehicle)# 选择雷达蓝图radar_bp = blueprint_library.find('sensor.other.radar')# 设置雷达属性radar_bp.set_attribute('horizontal_fov', '30')  # 水平视场角radar_bp.set_attribute('vertical_fov', '10')    # 垂直视场角radar_bp.set_attribute('range', '20')           # 检测范围# 设置雷达的位置和方向radar_transform = carla.Transform(carla.Location(x=2.0, z=1.0))# 生成雷达传感器并附加到车辆上radar_sensor = world.spawn_actor(radar_bp, radar_transform, attach_to=vehicle)# 定义雷达数据处理回调函数def radar_callback(data):for detection in data:print(f"Detected object at distance: {detection.depth} meters")# 绑定回调函数到雷达传感器radar_sensor.listen(radar_callback)# 让仿真运行一段时间try:while True:time.sleep(1)except KeyboardInterrupt:passfinally:# 清理radar_sensor.stop()radar_sensor.destroy()vehicle.destroy()if __name__ == '__main__':main()