Bench2Drive 项目使用教程

Bench2Drive 项目使用教程

Bench2Drive Closed-loop multi-ability evaluation of end-to-end autonomous driving algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bench2Drive

1. 项目目录结构及介绍

Bench2Drive 项目旨在为自动驾驶领域提供一个闭环端到端的评估平台。项目的目录结构如下：

Bench2Drive/
├── assets/                     # 存储项目所需资源文件
├── docs/                       # 项目文档
├── leaderboard/                # 存储排行榜相关的代码和数据
├── scenario_runner/            # 场景运行器，用于执行仿真场景
├── tools/                      # 评估工具和脚本
├── .gitignore                  # Git 忽略文件
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
└── README.md                   # 项目说明文件

• assets/：包含项目中使用的资源文件，如数据集、模型等。
• docs/：存放项目的文档，包括用户手册、API 文档等。
• leaderboard/：排行榜相关的代码和数据，用于记录和展示不同模型的表现。
• scenario_runner/：场景运行器，用于加载和运行仿真场景。
• tools/：包含评估模型性能的工具和脚本。
• .gitignore：配置 Git 忽略的文件列表，避免将不必要的文件提交到版本控制。
• LICENSE：项目使用的许可证信息。
• README.md：项目的说明文件，包含项目的基本信息和如何使用。

2. 项目的启动文件介绍

Bench2Drive 项目的启动主要依赖于 scenario_runner/ 目录下的脚本。以下是一个基本的启动流程：

1. 确保已经安装了 CARLA 仿真环境。
2. 设置环境变量 CARLA_ROOT 指向 CARLA 的安装路径。
3. 运行 scenario_runner/ 目录下的某个脚本以启动仿真场景。

例如，运行以下命令启动一个默认的场景：

python scenario_runner/runScenario.py --scenariosDefault

3. 项目的配置文件介绍

Bench2Drive 项目的配置主要通过 JSON 文件进行。配置文件通常位于项目的 assets/ 目录下。以下是一些常见的配置文件：

• config.json：项目的全局配置文件，可以定义一些全局参数，如数据集路径、评估指标等。
• scenario_config.json：场景配置文件，定义了仿真场景的各种参数，如车辆、行人、道路等。

配置文件通常包含以下内容：

{
  "dataPath": "path/to/dataset",
  "evaluationMetrics": ["drivingScore", "successRate"],
  "scenarioParameters": {
    "vehicleCount": 10,
    "pedestrianCount": 5,
    "roadConfiguration": "default"
  }
}

用户可以根据需要修改这些配置文件，以适应不同的仿真环境和评估需求。

以上就是 Bench2Drive 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助您更好地理解和使用这个项目。

Bench2Drive Closed-loop multi-ability evaluation of end-to-end autonomous driving algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bench2Drive