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CARLA中有一系列封装好的自动驾驶导航函数库，全部在server的PythonAPI/carla/agents/navigation包中。使用时，可将agents包复制在python文件的同一目录内，方便导入。 navigation包中的文件分为两类： planning and control和 agent behaviors。从字面意义上看，第一类是路线规划和控制，第二类是自动驾驶agent行为偏好设置。
CARLA中使用的车辆控制器是PIDController，由比例单元(P)，积分单元(I)和微分单元(D)组成。透过Kp，Ki和Kd三个参数的设定来实现控制。应用在汽车控制中，分为横向参数(lateralarguments)和纵向参 数(longitudinalarguments)。纵向参数负责控制汽车的油门量/刹车量来调整汽车行进的速度，横向参数负责控制汽车的方向盘角度，使得汽车可以一直朝着路径规划好的方向行驶。具体的数学原理和函数定 义可以查看controller.py文件中的VehiclePIDController()类。（也可以看我另外两篇文章中关于PID的原理介绍和代码实现，分为速度跟踪和航向控制） 除此之外，CARLA中的路线规划也有集成好的函数库，即global_route_planner.py，其中的GlobalRoutePlanner()类可以直接调取当前地图的地理位置信息，将需要规划的路径的起点和终点坐标两个参数 输入，即可输出一条规划好的行车路径，以距起点由近及远的一连串坐标点来表示。
CARLA中使用的车辆控制器是PIDController，由比例单元(P)，积分单元(I)和微分单元(D)组成。透过Kp，Ki和Kd三个参数的设定来实现控制。应用在汽车控制中，分为横向参数(lateralarguments)和纵向参 数(longitudinalarguments)。纵向参数负责控制汽车的油门量/刹车量来调整汽车行进的速度，横向参数负责控制汽车的方向盘角度，使得汽车可以一直朝着路径规划好的方向行驶。具体的数学原理和函数定 义可以查看controller.py文件中的VehiclePIDController()类。（也可以看我另外两篇文章中关于PID的原理介绍和代码实现，分为速度跟踪和航向控制） 除此之外，CARLA中的路线规划也有集成好的函数库，即global_route_planner.py，其中的GlobalRoutePlanner()类可以直接调取当前地图的地理位置信息，将需要规划的路径的起点和终点坐标两个参数 输入，即可输出一条规划好的行车路径，以距起点由近及远的一连串坐标点来表示。
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