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docs/examples.md

@@ -1,20 +1,18 @@
 ## [交互式脚本](https://github.com/Morphlng/Carla-Interactive-Script/) 
 
 
-### generate_traffic.py
-生成交通流量。
+### [生成交通流量](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/generate_traffic.py)
 ```shell
 python examples/generate_traffic.py --host localhost --port 2000 -n 50 -w 20 --safe
 ```
 
-### manual_control.py
-手动控制车辆的示例。
+### [手动控制车辆](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/manual_control.py)
 ```shell
 python examples/manual_control.py --host localhost --port 2000 --rolename hero --keep_ego_vehicle
 ```
 ![](img/interactive_script/manual_control.png)
 
-### Sensor_bounding_box.py
+### [绘制边界框](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/sensor_bounding_box.py)
 脚本将根据用户指定的视角 `view`（上方`above`、后面`behind`）附加一个 RGB 相机，并在距离`distance`之内绘制所有的参与者。
 ```shell
 python examples/sensor_bounding_box.py --host localhost --port 2000 --rolename hero --view above --distance 100 --res 800x600 --fov 90
@@ -23,10 +21,10 @@ python examples/sensor_bounding_box.py --host localhost --port 2000 --rolename h
 ![](img/interactive_script/sensor_bounding_box.gif)
 
 !!! 注意
-    运行之前，需要先运行 `manual_control.py` 生成一辆英雄车辆，否则运动报错：`Actor hero not found`。 并且将原始脚本的环境路径`../src`改为``..`。
+    运行之前，需要先运行 `manual_control.py` 生成一辆英雄车辆，否则运动报错：`Actor hero not found`。 并且将原始脚本的环境路径`../src`改为`..`。
 
 
-### rgb_camera_example.py
+### [可视化六种相机](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/rgb_camera_example.py)
 
 该脚本为您提供了如何在 Carla 中可视化各种 RGB 相机传感器的示例。
 ```shell
@@ -36,8 +34,8 @@ python examples/rgb_camera_example.py --host localhost --port 2000 --rolename he
 ![](img/interactive_script/rgb_camera.gif)
 
 
-### waypoint_follow.py
-该脚本实现了一个简单的路径点跟踪方法。它将沿着地图上的航点行驶，并在到达航点终点时停止。
+### [路径点跟踪](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/waypoint_follow.py)
+该脚本实现了一个简单的路径点跟踪方法。它将沿着地图上的路径点行驶，并在到达路径点终点时停止。
 ```shell
 python examples/waypoint_follow.py --host localhost --port 2000 --rolename hero --map Town01 --json_file data/town01_waypoints.json --sync --fixed_delta_seconds=0.05 --spawn --visualize --camera_follow
 ```
@@ -47,7 +45,7 @@ python examples/waypoint_follow.py --host localhost --port 2000 --rolename hero
 ![](img/interactive_script/waypoint_follow.gif)
 
 
-### 3d_lidar.py
+### [可视化激光点云](https://github.com/OpenHUTB/carla_doc/blob/master/src/examples/3d_lidar.py)
 此脚本提供了如何使用 Open3D 可视化激光雷达点云和雷达数据的示例。
 ```shell
 python examples/3d_lidar.py --host localhost --port 2000 --rolename hero --keep_ego_vehicle

docs/index.md

@@ -33,6 +33,8 @@ Carla 论坛</a>
 
 [__教程__](tutorials.md) — Carla 详细教程。
 
+[__示例__](tuto_E_gallery.md) — Carla 经典示例。
+
 
 ## 构建 Carla
 
@@ -207,15 +209,6 @@ Carla 论坛</a>
 [__调试程序__](tuto_D_windows_debug.md) - 进行程序的调试
 
 
-## 示例
-
-[__入门__](tuto_E_gallery.md) - 基本示例
-
-[__交通灯的配置和使用__](tuto_G_traffic_light.md) - 红绿灯的配置和使用
-
-[__流量预测__](tuto_G_traffic_prediction.md) - 车流量预测
-
-
 ## Carla 生态系统
 
 [__ISS 智能驾驶系统__](ecosys_iss.md) — 包含用于自动驾驶相关任务的传统和深度学习算法。

docs/ref_sensors.md

@@ -530,7 +530,7 @@ if rss_proper_response:
 
 
 ```py
-# Fragment of rss_sensor.py
+# rss_sensor.py 代码片段
 # The carla.RssSensor is updated when listening for a new carla.RssResponse
 def _on_rss_response(weak_self, response):
 ...
@@ -568,7 +568,7 @@ def _on_rss_response(weak_self, response):
 
 
 ```py
-# Update the current route
+# 更新当前路线
 self.sensor.reset_routing_targets()
 if routing_targets:
     for target in routing_targets:
@@ -596,7 +596,7 @@ if routing_targets:
 2. 每个参与者的计算
 
 ```py
-# Fragment of rss_sensor.py
+# rss_sensor.py 代码片段
 # The function is registered as actor_constellation_callback
 def _on_actor_constellation_request(self, actor_constellation_data):
     actor_constellation_result = carla.RssActorConstellationResult()
@@ -609,10 +609,10 @@ def _on_actor_constellation_request(self, actor_constellation_data):
     actor_id = -1
     actor_type_id = "none"
     if actor_constellation_data.other_actor != None:
-        # customize actor_constellation_result for specific actor
+        # 为特定的参与者定制 actor_constellation_result
         ...
     else:
-        # default
+        # 默认
         ...
     return actor_constellation_result
 ```

docs/tuto_E_gallery.md

@@ -1,3 +1,10 @@
+## [基本示例](examples.md)
+
+[交通灯的配置和使用](tuto_G_traffic_light.md)
+
+[流量预测](tuto_G_traffic_prediction.md)
+
+
 ## [Carla 教程 (Python API)](https://github.com/wuhanstudio/carla-tutorial)
 
 请使用 0.9.14 版本或者其他兼容 API 的 Carla 版本。

docs/tuto_first_steps.md

@@ -36,7 +36,6 @@ import random
 # 链接到客户端并获取世界对象
 client = carla.Client('localhost', 2000)
 world = client.get_world()
-
 ```
 
 [__客户端__](python_api#carlaclient) 对象用于维护客户端与服务器的连接，并具有许多用于应用命令以及加载或导出数据的功能。我们可以使用客户端对象加载替代地图或重新加载当前地图（重置为初始状态）。
@@ -58,7 +57,6 @@ world = client.get_world()
 
 ```py
 client.load_world('Town05')
-
 ``` 
 
 请在 [__此处__](core_map.md) 查找有关 Carla 地图的更多信息。
@@ -100,7 +98,6 @@ rotation = transform.rotation
 # 用空变换设置观察者
 spectator.set_transform(carla.Transform())
 # 这将设置观众在地图的原点，0度俯仰，偏航和滚动-一个很好的方式来定位自己在地图上
-
 ```
 
 ## 添加非玩家角色
@@ -193,13 +190,11 @@ __自我车辆__ 是使用 Carla 时需要牢记的一个重要概念。自我
 要定义自我车辆，您应该在生成自我车辆时设置`role_name`车辆[carla.Actor](python_api.md#carlaactor) 对象 [蓝图](python_api.md#carlaactorblueprint) 的属性：
 
 ```py
-
 ego_bp = world.get_blueprint_library().find('vehicle.lincoln.mkz_2020')
 
 ego_bp.set_attribute('role_name', 'hero')
 
 ego_vehicle = world.spawn_actor(ego_bp, random.choice(spawn_points))
-
 ```
 ---
 ## 选择你的地图

mkdocs.yml

@@ -39,6 +39,7 @@ nav:
   - '快速启动包安装': 'start_quickstart.md'
   - '第一步' : 'tuto_first_steps.md'
   - '教程': 'tutorials.md'
+  - '示例': 'tuto_E_gallery.md'
 - 构建 Carla:
   - '构建 Carla' : 'build_carla.md'
   - 'Linux 上编译': 'build_linux.md'
@@ -119,10 +120,6 @@ nav:
   - '生成详细碰撞': 'tuto_D_generate_colliders.md'
   - '发布版本': 'tuto_D_make_release.md'
   - '调试程序': 'tuto_D_windows_debug.md'
-- 示例:
-  - '入门': 'tuto_E_gallery.md'
-  - '交通灯的配置和使用': 'tuto_G_traffic_light.md'
-  - '流量预测': 'tuto_G_traffic_prediction.md'
 - Carla 生态系统:
   - 'ISS 智能驾驶系统': 'ecosys_iss.md'
   - 'Web 可视化器': 'plugins_carlaviz.md'