CARLA闭环测试的黄金配置法则
为确保测试结果贴合真实道路场景，建议采用以下配置组合：
- 环境参数：Town05地图 + 动态天气（每2分钟切换Sunny/Rainy）
- 交通设置：pedestrians=100, vehicles=50（启用智能红绿灯系统）
- Assessment of indicators：同时监控DS/SR/Comfort三个核心维度
Specific implementation steps:
- 安装CARLA 0.9.14及以上版本，配置PythonAPI
- 修改eval.sh中的场景参数：–town=5 –weather=mixed
- 运行前校准：执行python calibrate_sensors.py
- 关键指令：./eval_loop.sh –sync –fps=20
优化案例：某团队通过调整这些参数，在相同硬件条件下将测试覆盖率从78%提升至95%，关键场景（如无保护左转）的SR提高22个百分点。
This answer comes from the articleOrion: Xiaomi's Open Source End-to-End Autonomous Driving Reasoning and Planning FrameworkThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样在CARLA仿真器中实现最佳闭环测试效果？
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