前言
根据carla官方描述，carla运行时分为server端和client端，通过运行./CarlaUE4.sh来启动server端服务，该服务器端会加载预设场景，并生成world，通过在另一个终端中调用API，可通过固定的端口启动client端与服务器端进行通讯，在client端可以控制server端加载新的carla map。例如官方在carla/PythonAPI/util路径下放置了config.py的脚本，可通过该脚本直接控制srver端重新载入地图。其具体命令为python3 config.py --map Town02,然后可以再回到carla/PythonAPI/examples路径下运行相应的控制脚本来控制server中产生对应的效果。
carla支持openscenario格式场景的直接导入，不过你需要先生成对应的carla map，在server端启动该map之后，再运行对应的xosc格式的文件。
carla中的scenario runner是一系列的python文件，可以在github上直接下载或者 git clone到本地，解压后即可使用。
carla_scenario_runner
网址为https://github.com/carla-simulator/scenario_runner。可以在此找到官方的说明文档。
在运行相应的场景前，你需要先安装以下内容，否则会提示python 模块导入错误。
#Python 2.x
sudo apt remove python-networkx #if installed, remove old version of networkx
pip2 install --user py_trees==0.8.3 networkx==2.2 psutil shapely xmlschema==1.0.18
#Python 3.x
sudo apt remove python3-networkx #if installed, remove old version of networkx
pip3 install --user py_trees==0.8.3 networkx==2.2 psutil shapely xmlschema
因为目前很多库都已不知此python2，所以还是建议使用python3，另外ubuntu 16.04默认的python3为python3.5，ubuntu18.04默认的python3为python3.6，后续关于carla使用的很多python库都要求python3.6及以上版本，所以最好还是使用ubuntu18.04来进行carla的安装和使用。
另外运行官方提供的示例脚本前，你还需要设置以下环境变量：
export CARLA_ROOT=/path/to/your/carla/installation
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/dist/carla-<VERSION>.egg:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/agents:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla
注意根据自己的实际情况更改其路径！！！
然后你就可以开心的运行场景了。
具体步骤
1.启动carla server。
./CarlaUE4.sh
2.打开另一个终端作为client与server通讯，并运行案例场景。
python scenario_runner.py --scenario FollowLeadingVehicle_1 --reloadWorld
你可以通过运行以下命令来启动carla场景运行器的帮助文档。
python scenario_runner.py --help
3.如果要控制场景内车辆的运行，可以再打开一个终端并运行：
python manual_control.py
运行一个场景类下的所有场景
与前面的例子类似，你可以执行一个场景类下的所有场景，例如"FollowLeadingVehicle"类的所有场景。
python scenario_runner.py --scenario group:FollowLeadingVehicle
## [](https://github.com/carla-simulator/scenario_runner/blob/master/Docs/getting_started.md#running-other-scenarios)
运行openscenario场景
你可以通过以下命令运行openscenario场景。
python scenario_runner.py --openscenario <path/to/xosc-file>
运行基于路线的场景
可以通过如下方式运行基于路线的场景：
python scenario_runner.py --route <path/to/route-file> <path/to/scenario_sample_file> [route id]
例如：
python scenario_runner.py /scenario_runner/srunner/challenge/routes_debug.xml /scenario_runner/srunner/challenge/all_towns_traffic_scenarios1_3_4.json 0
如果没有提供路线，则会自动执行文件夹下的所有路线。
针对基于路线的场景，也可以通过自动驾驶代理来控制ego车辆，在srunner/challenge/autoagents/路径下官方提供了一些案例，可以通过以下方式运行类似的代理：
python scenario_runner.py /scenario_runner/srunner/challenge/routes_debug.xml /scenario_runner/srunner/challenge/all_towns_traffic_scenarios1_3_4.json 0 --agent /scenario_runner/srunner/challenge/autoagents/human_agent.py
更过的具体信息请参看官方的说明文档。
https://github.com/carla-simulator/scenario_runner/blob/master/Docs/getting_started.md
