PlanKD 项目使用教程

PlanKD 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

PlanKD 项目的目录结构如下：

PlanKD/
├── assets/
├── data_collection/
├── dataset/
├── interfuser/
├── leaderboard/
├── results/
├── scenario_runner/
├── tools/
├── LICENSE
├── README.md
├── environment.yml
└── setup_carla.sh

目录结构介绍：

• assets/：存放项目相关的资源文件。
• data_collection/：包含数据收集的脚本和工具。
• dataset/：存放生成的数据集文件。
• interfuser/：核心代码目录，包含模型训练和知识蒸馏的相关代码。
• leaderboard/：用于评估模型的脚本和工具。
• results/：存放训练和评估的结果文件。
• scenario_runner/：场景运行器，用于模拟自动驾驶场景。
• tools/：其他辅助工具和脚本。
• LICENSE：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目的介绍和使用说明。
• environment.yml：项目的 Conda 环境配置文件。
• setup_carla.sh：用于设置 CARLA 环境的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 环境设置

首先，需要设置项目的 Python 环境。可以使用以下命令创建并激活 Conda 环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate plankd

2.2 启动 CARLA 环境

在启动项目之前，需要先启动 CARLA 环境。可以使用以下命令启动 CARLA 服务器：

SDL_VIDEODRIVER=offscreen ./CarlaUE4.sh -carla-world-port=2000 -opengl

2.3 启动评估脚本

启动 CARLA 服务器后，可以运行评估脚本来评估模型性能：

SDL_VIDEODRIVER="dummy" ./leaderboard/scripts/run_evaluation.sh

3. 项目的配置文件介绍

3.1 environment.yml

environment.yml 文件用于配置项目的 Conda 环境。该文件列出了项目所需的所有 Python 包及其版本。

3.2 setup_carla.sh

setup_carla.sh 是一个 Shell 脚本，用于设置 CARLA 环境。该脚本会下载并安装 CARLA 0.9.10.1 版本。

3.3 interfuser/plankd.py

plankd.py 是 PlanKD 的核心代码文件，包含了知识蒸馏的具体实现。该文件定义了教师模型和学生模型的训练过程，并实现了知识蒸馏的逻辑。

3.4 leaderboard/scripts/run_evaluation.sh

run_evaluation.sh 是一个 Shell 脚本，用于运行模型的评估。该脚本会加载训练好的模型，并在 CARLA 环境中进行评估。

通过以上步骤，您可以成功设置并运行 PlanKD 项目，并对其进行评估。