Bench2Drive 使用教程
1. 项目介绍
Bench2Drive 是由 Thinklab-SJTU 开发的一个基于 CARLA 模拟器的端到端自动驾驶基准测试项目。该项目旨在提供一个公平、统一的平台,用于评估不同自动驾驶算法的性能。通过精心设计的场景和评分机制,Bench2Drive 能帮助研究人员和开发者更好地理解和改进他们的自动驾驶系统。
2. 项目快速启动
环境搭建
首先,确保你的系统中已经安装了 CARLA 0.9.15 版本。如果没有安装,可以通过以下命令安装:
mkdir carla
cd carla
wget https://carla-releases.s3.us-east-005.backblazeb2.com/Linux/CARLA_0.9.15.tar.gz
tar -xvf CARLA_0.9.15.tar.gz
cd
接着,导入额外的地图资源:
wget https://carla-releases.s3.us-east-005.backblazeb2.com/Linux/AdditionalMaps_0.9.15.tar.gz
cd ..
&& bash ImportAssets.sh
设置环境变量:
export CARLA_ROOT=YOUR_CARLA_PATH
echo "
$CARLA_ROOT/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.15-py3.7-linux-x86_64.egg
" >> YOUR_CONDA_PATH/envs/YOUR_CONDA_ENV_NAME/lib/python3.7/site-packages/carla.pth
下载 Bench2Drive 数据集
你可以从 HuggingFace 或 Baidu Cloud 下载数据集。以下是从 HuggingFace 下载 Base 集的命令:
huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download rethinklab/Bench2Drive --local-dir Bench2Drive-Base
运行示例
将你的代理代码添加到 leaderboard/team_code/your_agent.py
,并将模型文件夹链接到 Bench2Drive 目录下。然后,运行以下命令进行评估:
bash leaderboard/scripts/run_evaluation_debug.sh
或者,使用多进程多 GPU 进行并行评估:
bash leaderboard/scripts/run_evaluation_multi_uniad.sh
3. 应用案例和最佳实践
- 数据集使用:使用 Bench2Drive 提供的 Mini、Base 和 Full 数据集进行模型的训练和测试。
- 性能评估:通过项目提供的评分工具,对自动驾驶算法的驾驶分数、成功率、驾驶效率和驾驶平滑度进行评估。
- 调试工具:使用项目提供的可视化工具生成视频,帮助调试和优化自动驾驶算法。
4. 典型生态项目
Bench2Drive 作为自动驾驶领域的基准测试项目,可以与以下生态项目结合使用:
- CARLA:一个开源的自动驾驶模拟器,用于创建虚拟驾驶环境。
- TensorFlow、PyTorch:流行的深度学习框架,用于构建和训练自动驾驶模型。
- ROS:机器人操作系统,用于集成和测试自动驾驶算法。
以上是 Bench2Drive 的使用教程,希望对你有所帮助。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考