# Carla在线仿真

Octopus集成开源自动驾驶仿真模拟器——Carla，开箱即用。您可以利用分配到的Carla机器进行自动驾驶的开发。

Carla是从头开始开发的，以支持自动驾驶系统的开发、培训和验证。除了开源代码和协议外，Carla还提供为此目的创建的开放数字资产（城市布局、建筑、车辆），可自由使用。模拟平台支持传感器套件的灵活规格、环境条件、对所有静态和动态参与者的完全控制、地图生成等。

与其他仿真模拟器相比，Carla的特点如下：

通过服务器多客户端体系结构实现可扩展性：同一节点或不同节点中的多个客户端可以控制不同的参与者；
灵活的API: Carla公开了一个强大的API，允许用户控制与模拟相关的所有方面，包括交通生成、行人行为、天气、传感器等；
自动驾驶传感器套件：用户可以配置各种传感器套件，包括激光雷达、多摄像头、深度传感器和GPS等；
用于规划和控制的快速模拟：此模式禁用渲染，以快速执行不需要图形的交通模拟和道路行为；
地图生成：您可以通过RoadRunner等工具轻松地按照OpenDrive标准创建自己的地图；
交通场景模拟：引擎场景运行器允许您根据模块化行为定义和执行不同的交通情况；
ROS集成：Carla通过ROS桥与ROS集成
自动驾驶基线：提供自动驾驶基线作为Carla中的可运行代理，包括AutoWare代理和条件模仿学习代理。

# 分配Carla资源

Octopus平台在线仿真模块提供了多台Carla资源（以一台为例）。平台管理员可以根据任务需求，在“配置管理”中将指定仿真节点按照权限配额分配给特定的租户管理员，具体操作方法请参见“配额管理”。被分配到Carla资源的租户管理员，可以在在线仿真模块访问分配给自己的所有Carla机器。Carla资源不允许重复分配，即同一台Carla只能分配给唯一的租户管理员，分配完成后不能再分给其他的租户管理员。租户管理员与其管理的用户共享分配到的Carla资源，在使用时会出现机器抢占的情况，即后登录的用户可以抢占使用该仿真节点。

可以通过下图所示状态灯判断当前Carla机器是空闲（绿灯）还是使用中（红灯），合理安排时间，分段使用。