AIGC 人群行为生成与 CARLA 3D 可视化跨平台部署实践#

1. 采用WSL2启动引擎的问题#

在 Windows 宿主机与 WSL2 部署时遇到问题，强行在 Linux 子系统内运行大型 3D 渲染引擎会导致资源调度效率低下及兼容性异常。如图所示完全卡顿、锯齿且画面无法刷新。渲染场景卡顿完全无法显示

2. 尝试CS模式-宿主机运行虚幻引擎，WSL2跑项目数据#

Server 端（渲染引擎）：在 Windows 宿主机原生运行 CARLA 0.9.15。避开 WSL2 的 Vulkan 渲染缺陷，直接调用宿主机显卡（如 RTX 5080）进行高性能 3D 渲染。
Client 端（AI 算法）：在 WSL2 (Ubuntu) 环境中运行 Python 推理与可视化数据下发脚本。
通信机制：通过 localhost 的指定端口（默认 2000）进行跨系统数据交互。

2.1 网络代理冲突规避#

WSL2 默认采用 NAT 网络模式，无法直接继承 Windows 宿主机的 localhost 代理配置，易导致 git clone 或 pip install 超时。需将网络模式更改为镜像模式（Mirrored）。

在 Windows 宿主机的用户目录（%USERPROFILE%，如 C:\Users\Username）下创建或编辑 .wslconfig 文件：

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[wsl2]
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networkingMode=mirrored

配置完成后，在 PowerShell 中执行 wsl --shutdown 强制重启子系统以生效。

2.2 Conda 环境初始化与合规策略#

在非交互模式（-y）下创建 Conda 环境时，可能会触发 CondaToSNonInteractiveError 异常。

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# 1. 若使用绝对路径安装 Miniconda 后提示找不到命令，需手动初始化并刷新环境
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~/miniconda3/bin/conda init bash
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source ~/.bashrc
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# 2. 接受主频道和 R 频道的服务条款 (TOS)
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conda tos accept --override-channels --channel [https://repo.anaconda.com/pkgs/main](https://repo.anaconda.com/pkgs/main)
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conda tos accept --override-channels --channel [https://repo.anaconda.com/pkgs/r](https://repo.anaconda.com/pkgs/r)
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# 3. 创建独立的项目环境
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conda create -n crowd_gen python=3.10 -y
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conda create -n crowdes-vis python=3.10 -y

3. CARLA 引擎在window无法兼容作者提供资源#

3.1 目录融合覆盖#

针对 CARLA 的地图扩展包解压时直接作用于 CARLA 根目录，导致依赖文件系统的不兼容导致失败

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# 进入 CARLA 根目录进行解压，使其自动覆盖合并 Content 等底层目录
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cd ~/CARLA_0.9.15
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tar -xzvf CrowdESMaps_0.9.15.tar.gz

4. 跨平台运行与可视化测试#

基于 C/S 分离架构，可视化工具的运行需要双端配合。

4.1 启动服务端 (Windows)#

在 Windows 宿主机中直接运行 CarlaUE4.exe，保持 3D 视窗开启，监听本机端口。

4.2 启动客户端与数据下发 (WSL2)#

在 WSL2 中，Python 客户端脚本必须在源码根目录（而非 CARLA 目录）下执行，以确保正确读取相对路径下的资源文件。

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# 激活环境
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conda activate crowdes-vis
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# 切换至项目源码根目录
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cd ~/Crowd-Behavior-Generation
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# 运行轨迹下发脚本 (支持 --draw_len 参数控制渲染长度)
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python run_trajsim.py --path sample/hyang_0-crowdes-0.csv --scene hyang