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第三方做农产品价格数据的网站,小网站源码,网页图片显示不出来,小程序制作软件费用#x1f4cc; 测试用例 PythonAPI/examples/sensor_synchronization.py 多传感器同步采集的底层实现示例#xff0c;用于#xff1a; 演示 CARLA 同步模式下多传感器数据对齐的原理提供线程安全的传感器数据收集机制验证所有传感器是否在每帧都成功返回数据 适用于 理解 CAR… 测试用例PythonAPI/examples/sensor_synchronization.py多传感器同步采集的底层实现示例用于演示 CARLA 同步模式下多传感器数据对齐的原理提供线程安全的传感器数据收集机制验证所有传感器是否在每帧都成功返回数据适用于理解 CARLA 同步机制、开发自定义传感器同步逻辑、调试传感器丢失问题。Worlds frame:39070541Frame:39070541Sensor: lidar01 Frame:39070541Sensor: camera01 Frame:39070541Sensor: camera02 Frame:39070541Sensor: camera03 Frame:39070541Sensor: radar01 Frame:39070541Sensor: radar02 Frame:39070541Sensor: lidar02 主要模块解析1.同步模式配置基础设置settings.fixed_delta_seconds0.2# 5 FPS 仿真步长settings.synchronous_modeTrueworld.apply_settings(settings)关键参数fixed_delta_seconds0.2→ 每 200ms 推进一帧同步模式确保world.tick()返回时所有传感器数据已就绪⚠️ 注意此脚本不处理传感器数据内容仅验证数据到达。2.传感器回调机制核心设计defsensor_callback(sensor_data,sensor_queue,sensor_name):sensor_queue.put((sensor_data.frame,sensor_name))轻量级回调仅将(帧号, 传感器名)入队不处理原始数据线程安全使用queue.Queue()确保多传感器并发写入安全可扩展性注释中提示可直接入队原始数据sensor_data✅ 这是生产级传感器管理的最佳实践回调函数应尽量轻量。3.传感器部署多样化配置传感器类型数量配置差异RGB 摄像头3默认配置无位置/朝向设置LiDAR2不同点云密度-lidar01: 100K 点/秒-lidar02: 1M 点/秒Radar2默认配置设计意图通过不同配置的传感器验证同步机制的鲁棒性高负载 LiDAR 可能延迟。4.主循环同步逻辑关键创新whileTrue:world.tick()# 推进仿真w_frameworld.get_snapshot().frame# 等待所有传感器数据for_inrange(len(sensor_list)):s_framesensor_queue.get(True,1.0)# 阻塞等待 1 秒print(Frame: %d Sensor: %s%(s_frame[0],s_frame[1]))严格同步每帧必须收到7 个传感器的数据超时处理若 1 秒内未收齐打印警告可升级为报错帧号验证通过sensor_data.frame确保数据属于当前仿真帧⚠️重要限制假设所有传感器每帧都触发实际中雷达/LiDAR 可能因性能跳帧。❗ 与高级同步方案PythonAPI/examples/synchronous_mode.py的区别特性本脚本CarlaSyncMode上下文管理器数据处理仅验证到达可直接获取原始数据易用性需手动管理队列封装为with语句灵活性适合底层调试适合应用开发错误处理手动捕获Empty自动帧对齐断言定位差异本脚本是同步机制的教学示例而CarlaSyncMode是工程化封装。✅ 总结该脚本是 CARLA多传感器同步原理的底层演示展示了如何通过队列实现线程安全的数据收集如何验证多传感器数据的帧级对齐如何处理传感器数据丢失的边界情况核心价值为开发者提供了理解 CARLA 同步机制的最小可行示例特别适合需要深度定制传感器同步逻辑的高级应用场景。