Carla是一个开放源代码的自动驾驶仿真平台，用于研究和开发自动驾驶技术。它提供了一个完整的仿真环境，包括3D地图、车辆模型、车辆控制器、传感器模型等，为自动驾驶研究提供了一个完整的环境。
在Carla中运行仿真，需要其自定义格式的静态地图（比如Town05.pcd），和在该地图上通过API控制NPC行为形成的动态场景。这种场景配置方式和目前主流的OpenX系列的标准（OpenDRIVE格式静态地图文件，OpenSCENARIO格式的动态场景文件）有很大不同，导致主流的场景库很难切换到Carla中使用。进而无法有效进行大规模批量测试，发挥不出仿真测试的威力。因此，打破Carla和OpenX系列标准之间的壁垒，或将使Carla迎来新生。
上一期《Carla中如何加载OpenDrive地图？》研究了Carla中使用OpenDRIVE格式的地图，有了一定的效果。
本期继续研究Carla中如何使用OpenSCENARIO格式的动态场景。这种格式的场景文件需要特定的解析工具，才能将其中xml格式的标签式描述文本转化成仿真软件中的车辆行为，主流的商用仿真软件如VTD、PreScan等均有内置的解析模块，但是Carla中没有，于是Carla官方后来推出了一个叫做Scenario Runner的工具，可以解析该格式，并将解析后的内容发送到Carla的Server端进行渲染。所以，这个Scenario Runner是Carla运行Open SCENARIO格式的场景文件的关键。
2、官方介绍Scenario Runner的官方介绍如下：https://carla-scenariorunner.readthedocs.io/en/latest/
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翻译一下：ScenarioRunner 是一个允许为 CARLA 模拟器定义和执行交通场景的模块。场景可以通过 Python 接口或OpenSCENARIO 标准来定义。通过轻松创建复杂的交通场景和路线供代理来导航，ScenarioRunner 还可用于”AD代理“的评估。
3、本地试验环境接下来，本文按照官方的说明文档，尝试下ScenarioRunner的运行效果。先简单说下我个人电脑使用环境吧。
操作系统：Windows 10
Python版本：3.7.9
Carla版本：0.9.13（预编译版）
ScenarioRunner版本：0.9.13
Carla的安装十分简单，安装包是从官方直接下载的预编译版的压缩包，解压即可使用。
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ScenarioRunner的安装、环境配置、和使用都是严格参考官方教程：
https://carla-scenariorunner.readthedocs.io/en/latest/
4、软件下载
官方的“Get ScenarioRunner”里说的还是很清楚的，您要下载的ScenarioRunner和您本地安装的Carla版本一定要匹配，比如我本地是Carla 0.9.13， 那么我也需要下载ScenarioRunner 0.9.13。图片
下载后解压的目录如下：
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5、环境变量设置设置环境变量是为了添加公有路径参数，然后Carla和ScenarioRunner可以通过这个路径参数互相访问到对方，这里的设置非常重要。下方的设置方法是从官方copy来的，里面的具体路径一定要跟着你自己的安装路径来。#